Academia de Optimización

Cómo Realizar One-Hot Encoding en Power BI: Guía Paso a Paso Guía paso a paso con Power Query. Sin R, sin Python, sin extensiones. Power BI Power Query M Language One-Hot Encoding 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 V...

Análisis ABC en Power BI con DAX: Guía Completa para Profesionales Guía completa para clasificar ítems con el Principio de Pareto. Medidas acumuladas, categorización automática y gráficos de Pareto. Power BI DAX Pareto ABC Análisis de Datos 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 al valor total: A ~20% de los ítems ≈ 80% del valor B ~30% de los ítems ≈ 15% del valor C ~50...

Optimización del Embalaje en Contenedores: Algoritmos y Ejemplos en Python Bin Packing explicado paso a paso: algoritmos, complejidad, código Python y cuándo usar cada estrategia. Python Algoritmos Optimización NP-duro Logística El problema de embalaje en contenedores (bin packing) es uno de los desafíos clásicos de la optimización combinatoria. Aparece en logística, planificación de servidores en la nube, corte de materiales y hasta en la asignación de anuncios publicitarios. En este artículo veremos cuatro algoritmos para resolverlo, sus garantías teóricas, código Python listo para usar y una comparativa real para que elijas el correcto según tu escenario. ¿Qué es el Bin Packing y por qué es difícil? Dado un conjunto de ítems con tamaños y contenedores de capacidad fija, el objetivo es usar el mínimo número de contenedores posible. Entrada: lista de tamaños (ej. [4...

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...