Categoría: Análisis de Datos

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Diagrama de flujo comparando los modelos de Machine Learning CART, Random Forest y Gradient Boosting (TreeNet) en términos de interpretabilidad y precisión.
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De CRT a Random Forest y Gradient Boosting

Ruta CART → Random Forest → TreeNet Domina los Modelos de Árboles en Machine Learning Un viaje interactivo desde CART hasta TreeNet Pensado para ingenieros que quieren precisión predictiva sin perder interpretabilidad. 1 CART 2 Random Forest 3 TreeNet 📚 Guía 🌳 Etapa 1: CART (Árbol Único) ¿Qué es CART? CART (Classification and Regression Trees)...

Profesional de mejora continua aplicando simulación de Monte Carlo para anticipar riesgos y resultados en procesos.
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Por qué todos los profesionales de la mejora continua deben comprender la simulación de Monte Carlo

Supongamos que gestionas el inventario de una cadena minorista que está a punto de lanzar su colección de invierno. La previsión indica que venderás 75000 abrigos. Parece sencillo. Excepto que, en el fondo, sabes que la previsión del año pasado te dejó los almacenes llenos de stock sin vender. El año anterior, se agotó a...

Gráfico de comparación de métricas de clasificación de Machine Learning: F1 Score, Lift, AUC-ROC y Log Loss.
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ML Métricas: Clasificación del F1 al Lift

En este recurso compartimos conceptos básicos de Machine Learning para Analítica Predictiva, en donde exploramos la interpretación de índices como F1 Score, Lift, entre otros. ML Metrics Academy – Domina las Métricas de Clasificación 🎯 ML Metrics Métricas Quiz Calculadora ML Metrics MLO-PRO® by Blackberry & Cross®. Domina los conceptos básicos de las métricas de...

Gráfico de confiabilidad automotriz 2025 de BBCross: visualización de datos sobre fallos, mantenimiento y duración de vehículos.
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Confiabilidad Automotriz 2025: BBCross® DataViz

Consumer Reports 2025 – Confiabilidad de Marcas Automotrices Ranking de Confiabilidad Prevista por Marca Automotriz (de acuerdo con datos de Consumer Reports*) Ranking Completo de Marcas Excelente (60+) Bueno (40-59) Bajo (0-39) 🏆 Top 5 Marcas 1. Subaru 68 pts 2. Lexus 65 pts 3. Toyota 62 pts 4. Honda 59 pts 5. Acura 55...

Aplicación de DOE y RSM en CCM para optimizar la vida útil de herramientas y mejorar la eficiencia en procesos de manufactura.
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DOE: Vida útil herramienta RSM: CCM

Este ejemplo es un resumen de un DOE de Superficie de Respuesta, CCC, que Blackberry & Cross desarrolló como parte de sus servicios de mentoring, asesoría y capacitación especializada en análisis estadístico aplicado para ingeniería y solución de problemas. Es un caso ideal para ingeniería de sostenimiento (sustaining), validaciones o CAPA en empresas que trabajan...

diagrama de aliasing en diseño fraccionado resolución IV
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Diseños Factoriales: La Estrategia Inteligente para Dominar la Complejidad en la Experimentación

¿Alguna vez te has enfrentado a un proceso o sistema con tantas variables que no sabes por dónde empezar a experimentar? Si la respuesta es sí, no estás solo. Este es un reto común en ingeniería, manufactura y ciencia aplicada. La excelente noticia es que existe una herramienta poderosa para enfrentarlo: el Diseño de Experimentos...

Machine learning: Analítica Predictiva con C/RT: Archivos de ejemplo
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Machine learning: Analítica Predictiva con C/RT: Archivos de ejemplo

Blackberry & Cross trabaja con temas de analítica predictiva desde 2015, aproximadamente. Una de las técnicas más utilizadas en nuestros talleres es el C/RT, conocido como árbol de clasificación y regresión. A continuación le ofrecemos dos conjuntos de datos que puede usar como ejemplo. Para contratar capacitación en el tema, contáctenos por medio de: https://www.blackberrycross.com/contactenos.