{"id":90265,"date":"2022-06-15T11:42:00","date_gmt":"2022-06-15T10:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/expert-view\/tableau-update-pills-predicciones-sobre-datos-i\/"},"modified":"2024-11-07T12:00:09","modified_gmt":"2024-11-07T12:00:09","slug":"tableau-update-pills-predicciones-sobre-datos-i","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/es\/expert-view\/tableau-update-pills-predicciones-sobre-datos-i\/","title":{"rendered":"Tableau Update Pills: Predicciones sobre Datos I"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las funciones de <strong>modelado predictivo <\/strong>de Tableau utilizan la <strong>regresi\u00f3n lineal <\/strong>para crear modelos predictivos y generar predicciones sobre sus datos. Hay dos c\u00e1lculos de tabla, <strong>MODEL_PERCENTILE y MODEL_QUANTILE<\/strong>, que pueden generar predicciones y relaciones de superficie dentro de sus datos. Se pueden utilizar para identificar valores at\u00edpicos, estimar valores para datos dispersos o que faltan y predecir valores para per\u00edodos de tiempo futuros.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen1-1-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8279\" width=\"495\" height=\"395\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen2-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8280\" width=\"399\" height=\"405\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Funciones del Modelado Predictivo<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>Regresi\u00f3n lineal<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" width=\"227px;\" height=\"130px;\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/hFrgaa8FKlosFe8xgPQbKXZfIdPwuytPqAw2pje36oKh8wIG07JW1dqFYYZ5X_iiJqXRZBho7o88-7yvTptuswngotfNr8-9dBnLa8sTaIfR2sTQPgssT99K20HHpB_Bk3mbXCP1YlikCGiyukJ0aNj_QKkAO0aI-K89Uzu7_I5wLf7005x3uMSHygoDbzL7w145lt9trA\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La regresi\u00f3n lineal tambi\u00e9n conocida como regresi\u00f3n de m\u00ednimos cuadrados ordinarios, u OLS) se suele utilizar cuando hay uno o m\u00e1s predictores que tienen una relaci\u00f3n lineal entre la predicci\u00f3n y el destino de predicci\u00f3n, no se ven afectados por las mismas condiciones subyacentes y no representan dos instancias de los mismos datos.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>Regresi\u00f3n lineal regularizada<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" width=\"227px;\" height=\"127px;\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/iY3BLoUGV_Dd-VwMl5pFFaNDW8Lg61rhW3cEmOocTtbgCuxUKPDQEmbjxg64ppjiLfntBXl-jTfuWri8zzUwJgl-bC-mcjNszhAsJhYBhuDQsNJpMEtdlY_J8KHD7Lj5J_jhU7R0DkD1oGCIRUTeMt1sHIIkk8wQmkzC5n8gqYUyCDJvHXVipGwJdTzpuLqzs69RDItOwg\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se suele utilizar cuando hay una relaci\u00f3n lineal aproximada entre dos o m\u00e1s variables independientes, tambi\u00e9n conocida como multicolinealidad.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>Regresi\u00f3n del proceso gaussiano<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" width=\"227px;\" height=\"108px;\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/rPqCwd11g-Cdj9dg8NESMcsK16xwi8fIBX6ze4pJJNrfiLGixZOAE-bl90Z0Jm7WJvvjTsahZ_gELuJApUS3Mlacgnu7qUqpWtmh7klUSO5E0IUoJ5guu5Hngee30N5VnmyVzOhCytirndBoR6OUZRerVA4WTVHGNM68fGke_S0qhgny8o5qPTzVFIMZdN-dimYy8nBliA\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se suele utilizar al generar predicciones en un dominio continuo, como el tiempo o el espacio, o cuando hay una relaci\u00f3n no lineal entre la variable y el destino de predicci\u00f3n. La regresi\u00f3n del proceso gaussiano en Tableau debe tener una \u00fanica dimensi\u00f3n ordenada como predictor, pero puede incluir varias dimensiones desordenadas como predictores.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ejemplo: <\/strong>estudiar la esperanza de vida femenina con funciones de modelado predictivo<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uso de MODEL_PERCENTILE<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Paso 1: crear el c\u00e1lculo de predicci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Paso 2: agregar el c\u00e1lculo de predicci\u00f3n a la vista.<\/li>\n\n\n\n<li>Paso 3: agrupar los resultados por color.<\/li>\n\n\n\n<li>Paso 4: comparar la esperanza de vida con la tasa de natalidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen6.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8293\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Regularizaci\u00f3n y aumento en el modelado predictivo (usuarios avanzados en \u00e1rea de ciencia de datos)<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s de los argumentos predeterminados, como la expresi\u00f3n de destino (la medida que se va a predecir) y la expresi\u00f3n de predictor (la medida o las dimensiones utilizadas para realizar la predicci\u00f3n), puede agregar dos argumentos m\u00e1s para ajustar las predicciones:&nbsp;<strong>lambda<\/strong>, un par\u00e1metro de regularizaci\u00f3n y&nbsp;<strong>aumento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 modelos funcionan con regularizaci\u00f3n y aumento?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La regularizaci\u00f3n y el aumento no se pueden aplicar a la regresi\u00f3n del proceso gaussiano.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La regresi\u00f3n lineal se suele utilizar cuando hay uno o m\u00e1s predictores que tienen una relaci\u00f3n lineal entre la predicci\u00f3n y el destino de predicci\u00f3n, no se ven afectados por las mismas condiciones subyacentes y no representan dos instancias de los mismos datos<\/li>\n\n\n\n<li>La regresi\u00f3n lineal regularizada sirve para mejorar la estabilidad, reducir el impacto de la colinealidad y mejorar la eficiencia computacional y la generalizaci\u00f3n. En Tableau, se utiliza la regularizaci\u00f3n L2.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es la regularizaci\u00f3n?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La regresi\u00f3n&nbsp;<strong>ridge&nbsp;<\/strong>es un tipo espec\u00edfico de regresi\u00f3n lineal regularizada. La regularizaci\u00f3n impone una penalizaci\u00f3n sobre el tama\u00f1o de los coeficientes del modelo. La fuerza de la regularizaci\u00f3n est\u00e1 controlada por lambda, un escalar utilizado para ajustar el impacto general de la regularizaci\u00f3n. Cuanto mayor sea el valor, m\u00e1s pesada ser\u00e1 la penalizaci\u00f3n (es decir, mayor ser\u00e1 la regularizaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es el aumento?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El aumento en MODEL_QUANTILE y MODEL_PERCENTILE es un ejemplo sencillo de aumento de datos: los predictores se expanden a polinomios de orden superior. En Tableau, hay un par de tipos de aumentos polin\u00f3micos integrados en las funciones de modelado predictivo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Para las dimensiones ordenadas, los polinomios de Legendre hasta el orden 3 permiten al modelo lineal recoger relaciones cuadr\u00e1ticas y c\u00fabicas entre el predictor aumentado y la respuesta.<\/li>\n\n\n\n<li>Para las medidas , los polinomios de Hermite de 2\u00ba grado permiten al modelo lineal recoger relaciones cuadr\u00e1ticas entre el predictor aumentado y la respuesta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen-7.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8294\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Herramientas de Ciencia de Datos\u2013Extensiones de An\u00e1lisis<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>RServe<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R es un lenguaje de programaci\u00f3n de software de c\u00f3digo abierto y un entorno de software para c\u00e1lculos estad\u00edsticos y gr\u00e1ficos. Implementar conexiones Rserve: En R, es necesario acceder a un servidor que permita a las aplicaciones acceder a la funcionalidad de R. Tableau Desktop se puede conectar a R mediante texto sin formato o tr\u00e1fico cifrado con SSL.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>MATLAB<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">MATLAB es un lenguaje de alto nivel que le conecta mediante la API de extensiones de an\u00e1lisis y le permite llevar a cabo tareas con una gran carga computacional con mayor rapidez que con los lenguajes de programaci\u00f3n tradicionales, como C, C++ o Fortran. Puede utilizar MATLAB en una amplia gama de aplicaciones, incluido el procesamiento de se\u00f1ales e im\u00e1genes, comunicaciones, dise\u00f1o de control, pruebas y medici\u00f3n, modelado y an\u00e1lisis financiero y biolog\u00eda computacional.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>TabPy<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Python es un lenguaje de programaci\u00f3n de alto nivel muy conocido para la programaci\u00f3n general. Al enviar comandos de Python a una extensi\u00f3n de an\u00e1lisis, puede realizar acciones como predecir el cambio de proveedor de un cliente o la ejecuci\u00f3n de an\u00e1lisis de opiniones.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen-8.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8301\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h4 class=\"has-vivid-red-color has-text-color wp-block-heading\"><strong>Funciones SCRIPT en expresiones<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En Tableau hay disponible un conjunto de cuatro funciones SCRIPT para pasar expresiones a extensiones de an\u00e1lisis y obtener un resultado. Las funciones son:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>SCRIPT_BOOL &nbsp; &nbsp; SCRIPT_INT &nbsp; &nbsp; SCRIPT_REAL &nbsp; &nbsp; SCRIPT_STR<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puesto que estas funciones SCRIPT son funciones de c\u00e1lculo de tablas, se aplican los conceptos de direccionamiento y particionamiento. Tableau realiza una llamada a una extensi\u00f3n de an\u00e1lisis por divisi\u00f3n. Esto significa que para cada dimensi\u00f3n en la que se realiza la partici\u00f3n del c\u00e1lculo, se realizar\u00e1 una llamada para cada miembro de esa dimensi\u00f3n presente en la visualizaci\u00f3n. Por esta raz\u00f3n, se recomienda asignar dimensiones al direccionamiento a menos que sea necesario realizar particiones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que la conexi\u00f3n a una extensi\u00f3n de an\u00e1lisis implica cierta sobrecarga de la red, lo m\u00e1s eficiente suele ser pasar todos los datos a la vez en lugar de como valores de fila individuales siempre que sea posible.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La forma m\u00e1s f\u00e1cil de garantizar que se realicen llamadas eficientes a la extensi\u00f3n de an\u00e1lisis es navegar a Editar c\u00e1lculo de tabla, seleccionar Dimensiones espec\u00edficas y luego marcar la casilla junto a cada dimensi\u00f3n para poner esa dimensi\u00f3n en el direccionamiento. Esto generar\u00e1 una \u00fanica llamada de extensi\u00f3n de an\u00e1lisis para toda la visualizaci\u00f3n. Cualquier dimensi\u00f3n que no est\u00e9 marcada ser\u00e1 particionada, generando una llamada separada para cada miembro en la visualizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8302\" width=\"281\" height=\"346\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ejemplo de Clustering<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/devoteam.info\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/Imagen-9.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8303\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:75px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfTienes alguna pregunta o deseas recibir m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios?<\/strong> No lo dudes contacta con nosotros.<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las funciones de modelado predictivo de Tableau utilizan la regresi\u00f3n lineal para crear modelos predictivos y generar predicciones sobre sus datos. 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