Mesa de trabajo con un cuaderno de análisis de datos en Python y gráficos impresos

Markdex · Registro de trabajos

Trabajos de análisis de datos: ejemplos y resultados

Cada trabajo recoge la hipótesis de partida, los parámetros del conjunto de datos, el método aplicado y el indicador medido antes y después. Sin estimaciones redondeadas: cifras de control del propio análisis.

Ver los casos Análisis predictivo con Python

6,1 %

Error de previsión final

12.400

Registros válidos tras depuración

1,3 s

Consulta media del panel

Muestras de trabajo documentadas

Tres muestras representativas del archivo. En cada ficha se indica el conjunto tratado y el indicador que cerró el trabajo, con la figura correspondiente del informe original.

Gráfico impreso de previsión de demanda semanal con banda de confianza — Fig. 1: Previsión de demanda semanal en una red de 42 tiendas. Error absoluto medio del 18,4 % al 6,1 %.

Matriz de confusión impresa de un modelo de clasificación de bajas — Fig. 2: Clasificación de bajas de clientes sobre 12.400 registros depurados. Recall 0,81 con validación cruzada de 5 particiones.

Panel de visualización de datos con varios gráficos generados con Python — Fig. 3: Panel de 14 indicadores sobre 2,1 millones de filas. Tiempo de respuesta medio de 1,3 s por consulta.

Hipótesis, control y medición final

El procedimiento es el mismo en todos los trabajos: se define una hipótesis medible, se fija el conjunto de datos de partida y se registra el indicador antes de tocar el modelo. La comparación entre la medición inicial y la final es la única prueba válida de que el análisis aportó algo.

Antes de modelar se depura: duplicados, nulos y valores fuera de rango se cuentan y se documentan, porque un 16,8 % de registros descartados cambia por completo la lectura del resultado. Los detalles de método están en los artículos de análisis predictivo y de visualización avanzada.

Informe estadístico impreso con los resultados finales resaltados

Cuaderno con parámetros del análisis y comprobaciones de columnas

Indicadores registrados antes y después

Previsión de demanda: error del 18,4 % en la medición inicial, 6,1 % en el control final.
Depuración: de 14.900 registros a 12.400 válidos; 16,8 % descartado por duplicados y nulos.
Clasificación de bajas: recall 0,81 y precisión 0,74 con validación cruzada de 5 particiones.
Visualización: panel de 14 indicadores, consulta media de 1,3 s sobre 2,1 millones de filas.
Reproducibilidad: script único en Python; el mismo archivo de entrada devuelve el mismo resultado.

Qué dicen quienes encargaron el trabajo

"Necesitábamos saber si la previsión de compras aguantaba la temporada. Nos entregó el error de partida y el final, con el script para repetirlo."

"El modelo de bajas nos dijo qué variables pesaban de verdad. La matriz de confusión venía explicada línea por línea."

"El panel carga en algo más de un segundo con dos millones de filas. Antes hacíamos las consultas a mano y tardábamos horas."

Siguientes lecturas del archivo

Si necesitas el detalle de método o quieres ver cómo se plantea un trabajo nuevo desde cero, empieza por estos tres accesos.

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