Welcome to the Jungle


La simplicidad es la máxima sofisticación

Visualización de Datos

Las empresas u organizaciones, por el desarrollo de su actividad almacenan datos; y cada vez más datos. Imagina un hospital, cientos de pacientes por día, cada uno con una afección distinta (o tal vez no, distintos tipos de habitaciones, servicios, camas, entre otros). Considera que se utilizan planillas de cálculo; varias de ellas, con cantidades eternas de filas y otro gran conjunto de columnas.

Ahora, piensa que estos registros pueden estar en un gestor de bases de datos, almacenando mucho más información que en las planillas de cálculo que ya te imaginaste.

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[Desactualizado] COVID - 19 en Chile

He publicado en Tableau Public, un Dashboard para observar y comprender la evolución del COVID-19 en Chile. 

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Family Office, Empresa Familiar. ¿Son lo mismo? ¿Tienen algo que ver?

Family Office es un concepto que con frecuencia se escucha en la nomenclatura empresarial, tanto en blogs, comentarios, noticias y otros. Distintos comentaristas lo usan con naturalidad, aunque para el oyente no siempre es un concepto familiar (valga la redunancia).

También existe un concepto de uso frecuente, y es el de la Empresa Familiar. ¿Son lo mismo? Si no lo son, ¿se relacionan de alguna forma?

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Reglas de asociación "A Priori"

Dentro de un grupo (idealmente grande) de datos ocurren fenómenos que es necesario explorar, fenómenos en común.

Un ejemplo clásico en este contexto ocurre al observar en supermercados la presencia de productos aparentemente inconexos, de forma contigua. En cierta ocasión fue posible ver cervezas al lado de pañales.

¿POR QUÉ?

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Comparación de métodos de agrupamiento o clustering

Dentro de los métodos o técnicas de clustering (o agrupamiento), se encuentran los K-Means y Agrupamiento Jerárquico. A continuación, sus ventajas y desventajas.

Agrupamiento jerárquico

Ventajas:

El número óptimo de clústeres se puede obtener por el mismo modelo, a través de su muy útil dendrograma.

Desventajas:

No es conveniente para grandes conjuntos de datos.

K-Means

Ventajas:

Fácil de entender, fácil de adaptar. Trabaja bien con conjuntos de datos grandes o pequeños, es eficiente y tiene buen desempeño.

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