Buenas tardes:
Resumen de lo aprendido en esta sección:
- Como ya habíamos visto en alguna sección anterior, es muy importante la identificación de posibles outliers, identificar estos datos atípicos, nos permitirá que no mostremos información distorsionada.
- La creación de lists (a nivel categoría) o bins (para valores continuos; grupo de rangos), hacer un histograma con discretizar
- Time series analysis: analizar datos en base a la dim tiempo, realizar forescat o previsiones, ir evaluando con lo resultados que ya pasaron (reduciendo unos puntos) para encontrar una similitud e ir encontrando la proyección optima
- Los elementos influyentes clave, nos muestra que factores están influyendo para que haya una disminución o aumento de determinado campo que estamos analizando
- La descomposición tree, para el desglose de una medida, es a nivel jerárquico y se puede evaluar los campos que tenemos y sus resultados
- Finalmente los AI insights, en definitiva la parte de IA esta muy demandada en la actualidad, considero que es un apartado muy amplio por explorar.
Saludos