HOW DO WE DO IT
Let the data flow speak
AUTOMATION
DATA INTEGRATION
DATA ANALYSIS
Estadística Descriptiva
Representaciones gráficas
Medidas de posición y dispersión
Tablas de contingencia
Calculo de Probabilidades
Modelos unidimensionales discretos y continuos y asociados a distribuciones normales
Modelos multidimensionales
Estadística Inferencial
Estadística Inferencial
Estimación, Intervalos y Test para una y dos muestras
Análisis de la Varianza (ANOVA)
Regresión Lineal y Correlación
Contrastes de Hipotesis (bondad, homogeneidad, independencia)
Contrastes no parametricos (normalidad, rangos, varianza, signos)
Contrastes relativos a una muestra y datos apareados
Reduccion de dimensiones
Análisis de Comonentes Principales (PCA)
Análisis Discriminante Lineal (LDA)
Análisis de Correlacion
Análisis de Correspondencias
Regresion Lineal
Análisis de supervivencia
Correlaciones
Ponderaciones
Minería de datos y Machine Learning
Asociación: la relación entre distintos objetos de una transacción con el fin de predecir patrones.
Clasificación: se utiliza aprender diferentes funciones que clasifiquen los datos dentro de un conjunto predefinido de clases.
Clustering (segmentación): K-vecinos mas cercanos (k-NN) el analisis que toma datos sin agrupar y mediante el uso de técnicas automáticas realiza la agrupación de estos.
Predicción/Estimación (técnicas de regresión)
Series Temporales (pronostico): a partir de datos históricos junto con técnicas de regresión lineal o no lineal, se pueden aislar e identificar patrones por ciertos periodos de tiempo y obtener curvas de regresión y predicciones.