Métodos de identificación de las variables de entrada

ELABORADO POR EL ALUMNO : ANGEL MANUEL CASANOVA NAJERRA

Métodos de identificación de las variables de entrada

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Limpieza de datos Eliminar datos irrelevantes o erróneos: Detección de valores atípicos: Identificar y analizar datos que se desvían significativamente de los patrones normales. Manejo de valores nulos: Eliminar registros incompletos o sustituir valores faltantes por la media, mediana u otros métodos de imputación. Eliminar duplicados: Remover registros repetidos que puedan distorsionar el análisis. Filtrado de datos irrelevantes: Aplicar criterios para eliminar columnas o registros que no aportan valor al análisis.

Normalización: Escalamiento Min-Max: Ajustar los valores a un rango específico, como 0 a 1. Z-score: Transformar los datos a una distribució con media 0 y desviación estándar 1. Escalamiento robusto: Utilizar el rango intercuartílico para minimizar el impacto de los valores atípicos.

Reducción de ruido: Suavizado: Utilizar técnicas como medias móviles o suavizado exponencial para reducir la variabilidad en los datos. Filtrado: Aplicar filtros (por ejemplo, filtro de Kalman) para eliminar el ruido. Descomposición: Separar los datos en componentes como tendencia, estacionalidad y ruido.

Herramientas utilizadas: Python (scikit-learn, pandas): Ofrece múltiples algoritmos y funciones para la segmentación y análisis de datos. R (dplyr, cluster): Proporciona herramientas para la manipulación de datos y ejecución de algoritmos de segmentación. SAS: Software especializado en análisis avanzado de datos y segmentación.

Segmentación Técnicas de segmentación: Segmentación por K-means: Agrupar los datos en K clústeres basados en la proximidad en el espacio de características. Análisis de componentes principales (PCA): Reducir la dimensionalidad para encontrar patrones de segmentación. Segmentación jerárquica: Crear una jerarquía de clústeres mediante enlaces entre los datos más similares.

Algoritmos de Aprendizaje Automático Algoritmos: Regresión Lineal y Logística: Para problemas de predicción y clasificación. Árboles de Decisión: Dividen datos en ramas para clasificación y regresión. Redes Neuronales: Modelos avanzados para tareas complejas como reconocimiento de imágenes. Random Forest: Un conjunto de árboles de decisión para mejorar la precisión.

Métodos Estadísticos Métodos: Análisis de Correlación: Evalúa la relación entre variables. Análisis de Regresión: Utiliza una o más variables independientes para predecir una variable dependiente. Pruebas de Hipótesis: Determinan la significancia estadística de las observaciones.