Consultoría de datos
Transformamos empresas en México con análisis de datos e inteligencia de negocios. Ayudamos a tomar mejores decisiones, optimizar operaciones y liberar todo su potencial.
¡Libera el potencial de tus datos hoy mismo!
Nuestros Valores
Principales etapas de un proyecto
Factores clave para la definicion y aterrizaje del problema de negocio.
- Identificar a los principales stakeholders y comprender sus necesidades.
- Evaluar la infraestructura y los sistemas de datos actuales.
- Cuantificar los beneficios esperados.
- Identificar y cuantificar las inversiones esperadas y los riesgos potenciales.
- Definir la(s) métrica(s) de éxito o desempeño que se monitorearán a lo largo del proyecto.
Niveles de Maduréz analítica
Desafortunadamente, los datos recopilados nunca están listos automáticamente para el análisis; primero necesitamos limpiarlos, estructurarlos e integrar la lógica de negocio.
Un proceso básico, pero complejo. El trabajo en silos , procesos manuales y reportes ineficientes que consumen tiempo y recursos, nos lleva a organizaciones telefono descompuesto como la siguiente:
Trabajando una arquitectura de datos moderna, las organizaciónes pueden transformarse a verse asi:
Donde los equipos pueden estudiar la información desde distintos ángulos. Sin la necesidad de estar invirtiendo horas y horas mensualmente en la generación de los mismos reportes.
Las principales técnicas de análisis de datos que usamos son:
- Regression analysis ( Simple Linear Regression , Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression (SVR), Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Evaluating Regression Models Performance).
- Classification analysis (Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification).
- A/B Testing
- Monte Carlo simulation
- Dimensionality Reduction (Factor analysis, Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel PCA).
- Cohort analysis
- Cluster analysis ( K-Means Clustering, Hierarchical Clustering).
- Time series analysis
- Sentiment analysis (NLP)
- Deep learning ( Artificial Neural Networks (ANN) , Convolutional Neural Networks (CNN) , Recurrent Neural Networks (RNN). )
- Model Selection and Boosting (k-fold cross-validation, XGBoost).