Serie A
Análisis predictivo
Regresión sobre demanda y series temporales. Se documentan variables de entrada, ventana de entrenamiento y error absoluto medio en el conjunto de prueba.
Leer el informeMarkdex · laboratorio de datos · Sevilla
Ciencia de datos aplicada: modelos, medidas y resultados
Plataforma educativa independiente sobre análisis predictivo, clasificación estadística y visualización de datos con Python. Cada entrada se publica como un informe: hipótesis, condiciones del ensayo, control de medidas y conclusión.
01 · Resumen del informe
Qué medimos, en qué condiciones y con qué margen de error
El método de trabajo es siempre el mismo: se define la pregunta, se fija el conjunto de datos de partida y se registra la línea base antes de tocar ningún parámetro. Sin línea base no hay comparación posible, y sin comparación cualquier resultado es una impresión personal.
Trabajo con datos tabulares de tamaño medio, entre 5.000 y 400.000 filas, y con series temporales de frecuencia diaria o semanal. Antes de entrenar cualquier modelo reviso nulos, duplicados, rangos imposibles y fugas de información entre variables. La mayoría de los fallos de un modelo predictivo no están en el algoritmo: están en la preparación.
Parámetros del ensayo
- Entorno Python 3.12 · pandas 2.x
- Validación k-fold, k=5, semilla fija
- Métrica principal F1 y MAE
- Reproducibilidad notebook + registro
- Revisión de resultados control a 30 días
02 · Áreas de trabajo
Cuatro líneas de análisis, con su protocolo publicado
Serie B
Clasificación estadística
Modelos de clasificación binaria y multiclase: matriz de confusión, umbral de decisión y coste real de cada falso positivo.
Ver el registroSerie C
Visualización avanzada
Gráficos que aguantan una revisión: escalas declaradas, leyendas legibles y anotaciones que señalan el dato relevante, no el decorativo.
Leer el informeSerie D
Casos reales
Trabajos con datos de Sevilla y provincia: antes, después y desviación observada a los 30 días de la puesta en marcha.
Ver ejemplos03 · Observaciones destacadas
Un modelo mejor no es el más complejo: es el que se puede auditar
En una de las últimas pruebas comparé tres aproximaciones sobre el mismo conjunto de datos de demanda semanal: una media móvil de 8 semanas, una regresión con variables de calendario y un modelo de refuerzo por gradiente. El modelo complejo ganó en el conjunto de prueba, pero perdió cuando lo llevé al control a 30 días. La media móvil, más simple, mantuvo su error dentro del margen previsto.
La conclusión no es que el modelo simple sea superior. La conclusión es que un modelo sin seguimiento posterior no vale nada. Cada entrega de esta plataforma incluye el registro del control: qué se midió al publicar y qué se midió treinta días después. Puedes revisar el procedimiento completo en el informe de análisis predictivo y en la guía de visualización con Python.
- —Línea base registrada antes de modificar cualquier parámetro del modelo.
- —Semilla fija y versión de librerías anotadas en cada notebook.
- —Métrica elegida por el coste del error, no por la comodidad del gráfico.
04 · Coste por ensayo
Tarifas de taller: precio cerrado antes de empezar
Trabajo directamente, sin intermediarios ni comisiones de agencia. El presupuesto se cierra por escrito después de revisar el conjunto de datos, y no cambia si el análisis requiere más iteraciones de las previstas. La primera revisión del fichero es gratuita. La tabla completa de servicios está en la página de tarifas.
| Prueba | Alcance | Plazo | Importe |
|---|---|---|---|
| Auditoría de datos | Nulos, duplicados, rangos y fugas | 2–3 días | 180 € |
| Modelo predictivo | Regresión o serie temporal, validación k-fold | 5–8 días | 620 € |
| Clasificación | Matriz de confusión y umbral ajustado | 5–7 días | 560 € |
| Cuadro de visualización | Hasta 6 gráficos con escalas declaradas | 4 días | 340 € |
Importes sin IVA. Control de resultados a 30 días incluido en todos los ensayos.
05 · Observaciones de clientes
Qué se midió antes y qué se midió después
«Antes cruzábamos las hojas a mano los viernes. El informe nos dio la línea base y el error del modelo: 12 % de desviación frente al 31 % del método anterior. Lo comprobamos a los 30 días y se mantuvo.»
«Pedí una auditoría del fichero de ventas y aparecieron 1.400 duplicados que falseaban la media. Se corrigió en tres días y el cuadro de mando se rehízo con escalas declaradas. Sin adornos y con los números a la vista.»
«El clasificador separa incidencias críticas de rutinarias con un umbral acordado por coste, no por defecto. Pasamos de revisar 200 casos semanales a 70, y ninguna crítica se quedó fuera en el control posterior.»
06 · Continuar la lectura
Los siguientes informes del registro
El archivo completo de pruebas está ordenado por fecha y por tipo de dato. Si buscas un procedimiento concreto, empieza por los casos con resultados verificados; si buscas el método, empieza por el registro de artículos.
- Artículos de ciencia de datos, modelos y visualización
Índice completo por fecha, con el resumen de cada ensayo.
- Trabajos de análisis de datos: ejemplos y resultados
Casos con datos de Sevilla y provincia, antes y después.
- Tarifas de talleres y análisis de datos
Alcance de cada servicio, plazos y condiciones de entrega.
Aviso: Markdex es un proyecto de referencia independiente dedicado a la divulgación de ciencia de datos. No mantiene vinculación ni representación alguna con administraciones públicas, organismos oficiales, proveedores comerciales ni titulares de marcas mencionadas en los textos. Las cifras publicadas proceden de ensayos propios y no constituyen una garantía de resultados para otros conjuntos de datos.