Con el aumento del volumen de información que recolentan las Organizaciones cada vez se vuelve un desafío, el encontrar patrones atípicos, el crear escenarios con variables, visualizar tendencias o simplemente hacer un What if? son técnicas para entender el comportamiento de los datos dentro de una empresa.
Quality BI Permite realizar predicciones basadas en los datos y mediante la utilización de técnicas matemáticas y estadísticas avanzadas (series temporales, análisis bayesiano, minería de datos, modelado predictivo, machine learning, etc.).
Nuestros Servicios
Data Science
- Análisis de Datos
- Modelado y Predicción
- Visualización de Datos
- Automatización de Procesos
- Optimización de Procesos
Proceso de Data Science
Definición del Problema
En esta etapa, se trabaja en conjunto con los interesados para comprender y definir claramente el problema o la pregunta que se pretende responder con el análisis de datos
Integración de Datos
n esta etapa, se recopilan los datos relevantes para abordar el problema. Pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, archivos planos, APIs, sensores, entre otros.
Preprocesamiento de datos
En esta etapa, se limpian, transforman y preparan los datos para el análisis posterior.
Modelado de datos y su evaluación
En esta etapa, se seleccionan y se construyen modelos estadísticos y algoritmos de Machine Learning para analizar los datos y extraer información útil.
Implementación y monitoreo
En esta etapa final, los resultados y los modelos implementados se integran en los sistemas o procesos empresariales existentes. Se monitorea y se actualiza de forma periódica el desempeño de los modelos para asegurar que sigan siendo precisos y relevantes.
Tecnologías que aplicamos
Preguntas Frecuentes
1. ¿Cuál es el objetivo del proyecto?
Es importante establecer claramente el objetivo principal del proyecto y definir qué se espera lograr con el análisis de datos.
2. ¿Qué datos están disponibles?
s fundamental conocer la disponibilidad y calidad de los datos necesarios para el proyecto. Esto incluye qué variables o atributos están disponibles, la calidad de los datos y la cantidad de datos disponibles.
3. ¿Qué tipo de análisis se debe utilizar?
Determinar qué técnicas de análisis y algoritmos son más apropiados para el problema en cuestión. Esto puede incluir análisis descriptivos, análisis predictivos, clasificación, clustering, entre otros.
4. ¿Cómo se deben preprocesar los datos?
Analizar y limpiar los datos antes del análisis es una parte importante del proceso. Esto puede implicar manipulación de datos faltantes, eliminación de datos atípicos, normalización de datos y transformación de variables, por ejemplo.
5. ¿Cómo se evaluará el rendimiento del modelo?
Definir métricas de evaluación adecuadas para medir la precisión y el rendimiento del modelo o algoritmo utilizado. Esto puede variar según el tipo de problema y las metas establecidas.
6. ¿Qué estrategia de validación se utilizará?
Determinar cómo se dividirán los datos para entrenar y evaluar el modelo. Esto puede incluir técnicas como la validación cruzada, la división en conjuntos de entrenamiento y prueba, y la validación en un conjunto de datos independiente.
7. ¿Cómo se interpretarán los resultados?
Comprender e interpretar los resultados obtenidos del análisis de datos. Esto implica comunicar los hallazgos de manera clara y comprensible para los interesados y tomar decisiones basadas en estos resultados.