Generación óptima de modelos

Como parte de la mejora de procesos, damos mucha importancia a la generación de modelos para anticipar eventos y acciones, para que por la parte de negocio se gestionen los recursos de la manera más óptima posible.

Para realizarlo, como en la mayoría de los proyectos de análisis de datos, el proceso se divide en 2 partes principalmente; data-cleaning y aplicación de diferentes algoritmos. Nosotros consideramos que preparar los datos es la parte fundamental del proceso, ya que con unos datos pobres y sucios, no habrá algoritmo que sea capaz de predecir nuestra/s variable/s de forma correcta.

Una vez se han preparado los datos, basándonos en la naturaleza de éstos y de las especificaciones, realizamos las predicciones con enfoque regresión o de clasificación, utilizando para ello las diferentes librerías disponibles que se adapten al escenario.