Segmentación · ejercicio de formación
Patrones que conectan.
¿Qué se parece, aunque no sea evidente?
Explorar indicadores de países para encontrar grupos comparables y explicar sus diferencias.
La pregunta de fondo
Entender antes
de decidir.
K-means + PCA · análisis exploratorio
Antes de buscar una predicción, a veces hace falta descubrir la estructura de los datos. Este ejercicio explora cómo pasar de indicadores heterogéneos a grupos que puedan interpretarse.
Una lista de indicadores no permite reconocer patrones a simple vista. Las variables tienen escalas diferentes y necesitan preparación.
Segmentación · ejercicio de formación. Este proyecto muestra capacidades analíticas, no un resultado comercial implementado.
Explorar métricas y gráficas Segmentación · patrones entre países
- Registros iniciales
- 195
- Variables del modelo
- 10
- Grupos encontrados
- 5
Distribución de grupos · Registros agrupados
Gráfica disponible al abrir el panel. Consulta los valores en la tabla.
| Categoría | Registros agrupados |
|---|---|
| Grupo 0 | 29 |
| Grupo 1 | 6 |
| Grupo 2 | 14 |
| Grupo 3 | 70 |
| Grupo 4 | 75 |
Ejercicio académico Countries of the world · salidas guardadas del notebook. K-means con 5 grupos y proyección PCA. La base inicial contiene 195 filas y 35 columnas; la salida clasifica 194 registros. Los porcentajes usan esos 194 como base. No se reentrenó el modelo.
Cómo encajan los datos
Tres pasos hacia
una lectura más útil.
Preparación de variables, agrupación con K-means y representación con reducción de dimensiones mediante PCA.
- Indicadores comparables
- Variables preparadas
- Perfiles exploratorios
Preparar
Revisar variables, valores faltantes y escalas antes de comparar observaciones.
Agrupar
Explorar agrupaciones con K-means y revisar qué caracteriza a cada perfil.
Explicar
Usar PCA como apoyo visual para interpretar similitudes y diferencias, sin confundir una proyección con toda la información.
La decisión que orienta
Una conclusión
que se entiende.
Encontrar grupos es el principio. Lo importante es poder explicar qué los une, qué los diferencia y para qué decisión podrían ser útiles.
Describir perfiles semejantes y revisar qué variables los diferencian, sin convertir los grupos en etiquetas absolutas.
El notebook documenta un ejercicio de aprendizaje no supervisado con agrupación y visualización de perfiles.
Conocer Datos & BI¿Qué pregunta esconden tus datos?
Empecemos por una decisión concreta. Después elegimos las herramientas.
Respuesta en horario hábil · Ciudad de México, México