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 ...

Optimización del Embalaje en Contenedores: Algoritmos y Ejemplos en Python Algoritmos y Ejemplos en Python Elproblema de embalaje en contenedores (bin packing) es un desafío clásico en informática y matemáticas que busca minimizar el número de contenedores necesarios para almacenar un conjunto de objetos, cada uno con un tamaño específico, respetando una capacidad fija por contenedor. Este problema tiene aplicaciones en logística, gestión de inventarios y optimización de recursos. En este artículo, exploramos algoritmos clave como First Fit Decreasing , Best Fit , Next Fit y Algoritmos Genéticos , con implementaciones en Python. ¡Prepárate para optimizar al máximo! 🚀 ¿Qué es el Problema de Embalaje en Contenedores? El bin packing problem es un problema NP-difícil, lo que significa que no se conoce un algoritmo eficiente para resolverlo de forma óptima en casos grandes. El objetivo es asignar ítems...

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...

Optimización de Proveedores con Programación Lineal en Python La programación lineal es una herramienta poderosa para optimizar decisiones en la gestión de la cadena de suministro. En este artículo, exploramos cómo seleccionar proveedores para maximizar la utilidad total, respetando restricciones como presupuesto, capacidad y demanda. Usaremos la biblioteca PuLP en Python para modelar y resolver este problema. ¡Acompáñanos en este recorrido técnico! 🚀 Gestión de proveedores para optimizar la cadena de suministro (Fuente: CEUPE). El Problema de Selección de Proveedores Imagina una empresa que necesita adquirir productos de varios proveedores para satisfacer una demanda específica. Cada proveedor ofrece productos a un costo y precio de venta distintos, con una capacidad máxima de suministro. El objetivo es maximizar la utilidad total (diferencia entre precio de venta y costo) mientra...