Metodología – Foresight

Nuestra metodología

Utilizamos la metodología CRISP-DM
(Cross Industry Standard Process for Data Mining)
en el diseño de nuestros modelos de ciencia de datos para cada una de nuestras soluciones

Entendimiento del negocio

Sensibilización a través del entendimiento de las problemáticas y/o retos de nuestros clientes.

Entendimiento de los datos

Identificar y comprender las fuentes de información y su estructura.

Preparación de los datos

Depuración, manipulación e integración de la información en una base de datos maestra.

Modelado

Diseño y pruebas de modelos de ciencia de datos para resolver el problema de negocio.

Evaluación

Validación de los resultados y propuesta de la estrategia.

Despliegue

Ejecución de la estrategia.

Modelos de Machine Learning
que utilizamos

Modelos de regresión

• Modelos de regresión múltiple.

• Modelos de series de tiempo (suavización exponencial, Holt-Winters , ARIMA/SARIMA, modelos espaciales)

Modelos de clasificación

• Modelos logísticos.

• Árboles de decisión.

• Análisis de clusters.

• Modelos de Bayes.

Nuestra metodología

Entendimiento del negocio

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Entendimiento de los datos

Preparación de los datos

Preparación de los datos

Modelado

Modelado

Evaluación

Evaluación

Despliegue

Despliegue

Modelos de Machine Learning
que utilizamos

Modelos de regresión

Modelos de clasificación

Las tecnologías que usamos

Información

Menú

Soluciones

Nuestra metodología

Entendimiento del negocio

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Entendimiento de los datos

Preparación de los datos

Preparación de los datos

Modelado

Modelado

Evaluación

Evaluación

Despliegue

Despliegue

Modelos de Machine Learning que utilizamos

Modelos de regresión

Modelos de clasificación

Las tecnologías que usamos

Información

Menú

Soluciones

Modelos de Machine Learning
que utilizamos