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  "content": "<p>Hola, en la descripción dice:\nLuego, tendrán que predecir las nuevas conversiones para el primer trimestre del 2019, indicando los clientes que consideran que van a convertir y sobre los que será evaluado su modelo.</p>\n\n<p>Pero no veo datos de 2019 para predecir, y el Kernel subido de ejemplo manda predicciones para los mismos datos de 2018 que se usan para entrenar.</p>",
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      "content": "<p>Justamente, el desafío es usar datos de 2018 para predecir 3 meses para adelante. El kernel entrena en datos hasta septiembre de 2018 con el Target de conversión entre octubre y diciembre. Luego se usan todos los datos del año para predecir 1Q2019</p>",
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      "content": "<p>Hola Rafael, entiendo que el desafío es predecir 3 meses para adelante. Pero se me presenta esta duda: </p>\n\n<p>si se entrena con el target en 4Q2018 con datos hasta septiembre para luego predecir 1Q2019 con datos hasta diciembre, podríamos estar dejando de lado algún comportamiento estacional de las conversiones (y de las variables explicativas) a lo largo del año. ¿Sería posible tener los datos de 2017 para analizar este punto?</p>",
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      "content": "<p>No se puede descartar a priori que exista algún tipo de estacionalidad en el comportamiento de los clientes como grupo, pero ese análisis escapa al objetivo de la competencia que tratar de predecir comportamientos individuales a partir de la actividad reciente . </p>",
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    "577367": "Justamente, el desafío es usar datos de 2018 para predecir 3 meses para adelante. El kernel entrena en datos hasta septiembre de 2018 con el Target de conversión entre octubre y diciembre. Luego se usan todos los datos del año para predecir 1Q2019",
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