Academia de Optimización

Target Encoding en Power BI: La Guía Definitiva Sin Data Leakage Domina esta técnica esencial para modelos predictivos con validación cruzada, smoothing y prevención de overfitting. Código M paso a paso + mejores prácticas. ¿Qué es Target Encoding (Mean Encoding)? Target Encoding es una técnica de codificación categórica que reemplaza cada categoría por el promedio de la variable objetivo para esa categoría. Es especialmente poderosa en modelos predictivos porque captura la relación real entre la categoría y el resultado. Ejemplo Simple: Ciudad Ventas ...

Cómo Realizar One-Hot Encoding en Power BI: Guía Paso a Paso Fuente: aiplusinfo.com ¡Hola, comunidad de análisis de datos en Power BI ! Hoy te traigo un tutorial completo para implementar One-Hot Encoding directamente en Power Query . Si estás preparando datos para modelos de machine learning , regresiones lineales o simplemente quieres variables dummy para análisis avanzados, este método es rápido, nativo y escalable . ¡No necesitas R, Python ni extensiones! ¿Qué es el One-Hot Encoding? El One-Hot Encoding convierte variables categóricas (como "Rojo", "Azul", "Verde") en columnas binarias (0 o 1). Categoría Rojo Azul Verde Rojo 1 0 0 Azul 0 1 0 Verde 0 0 1 Ventajas en Power BI : Compatible con DAX y vis...

Análisis ABC en Power BI con DAX: Guía Completa para Profesionales Fuente: Webflow El análisis ABC es una técnica poderosa para clasificar ítems (productos, clientes, inventarios) según su importancia relativa, basada en el Principio de Pareto (80/20) . En este artículo, te guiamos paso a paso para implementarlo en Power BI con DAX , automatizando cálculos y creando visualizaciones impactantes. ¿Qué es el Análisis ABC? Clasifica ítems en tres categorías según su contribución acumulada: A : ~20% ítems → ~80% valor B : Ítems intermedios C : Bajo impacto Ideal para priorizar recursos, optimizar inventarios y enfocar esfuerzos comerciales. Requisitos Previos Tabla Ventas con: SKU : Identificador Cantidad , ValorUnitario Opcional: Peso ...

Clasificación de Materias Primas con Machine Learning en Python El problema de clasificación en Machine Learning permite predecir categorías a partir de datos, como identificar el tipo de materia prima (CD, DB, SBT, R) según características como porcentajes de Grado A, B, C y el peso total del lote. En este artículo, exploramos algoritmos clave como Regresión Logística , Máquina de soporte vectorial (SVM) , Árboles de Decisión , Random Forest , Extreme gradient descent (XGBoost) y K-nearest neighborhood (KNN) , con implementaciones en Python, manejo de datos desbalanceados y evaluación de métricas. ¡Acompáñanos en este viaje técnico! 🚀 Ilustración de clasificación de datos con Machine Learning, representando la asignación de categorías (Fuente: Propia). El Problema de Clasificación de Materias Primas El objetivo es clasificar lotes de materias primas en categorías (CD, DB, SBT, R) según...