Cuando se realizan gráficos de series temporales se emplean gráficos de líneas donde el eje X contiene la fecha y el eje Y contiene el valor a representar. Hoy quiero traer al blog otra forma de representar series temporales, los gráficos de calendario y su realización con R. Para ilustrar el ejemplo vamos a emplear las cotizaciones históricas del índice bursátil IBEX35: require(quantmod) require(ggplot2) require(reshape2) require(dplyr) library(lubridate) # Obtenemos las cotizaciones del IBEX 35 desde 2010 getSymbols('^IBEX', from = '2010-01-01') # data frame de trabajo df<-data.frame(date=index(IBEX),IBEX) Mediante quantmod extraemos las cotizaciones del IBEX y creamos un data frame de trabajo que llamamos df. Vamos a realizar dos tipos de gráficos, un mapa de calor por años, meses, semanas y días y un calendario de un año puntual. ...

El análisis de supervivencia es uno de los olvidados por el Machine Learning y la nueva forma de ver el oficio. A la regresión logística si la damos algo de recorrido porque aparece en scikit-learn (con sus cositas), sin embargo, el análisis de supervivencia no tiene ese cartel porque en el momento que trabajas con un gran número de variables estos modelos «empiezan a echar chispas». Sin embargo ofrecen una serie de gráficos y resultados que más allá de la estimación nos describen problemas y pueden servirnos para segmentar poblaciones en base a la duración hasta la ocurrencia de un evento. ...

Agile sounds good y representa todo eso que critico. Tenía compuesta y preparada una canción que versiona el Me cago en el amor de Tonino Carotone, Me cago en el Agile se llamaba. ¿Por qué este cambio de opinión tan radical? Porque no se trabaja de forma horizontal, se trabaja de forma vertical y cada uno hace la guerra por su cuenta. Me voy a mi terreno**Agile Analytics** ...

Vimos como los modelos GAM iban más allá del GLM porque en el momento de obtener los parámetros asociados al modelo de un factor nos proponían, en vez de una función lineal una función de suavizado no paramétrica para aquellos factores susceptibles de transformar en variables numéricas ordinales con un sentido determinado. Se trabajó con un modelo de riesgo con una sola variable como era la edad y al sumarizar el modelo no era posible obtener los parámetros en la salida. En último término nuestra intención con este tipo de modelos es obtener esos parámetros para transformarlos en relatividades. Qué sentido tiene obtener un buen modelo para Negocio si su resultado no se puede expresar en términos de incrementos o descuentos, en términos de relatividades. ...

Los modelos GAM (Generalized Additive Model) son el conjuntos de modelos que tenemos los estadísticos, actuarios, data scientist o como nos denominen en el momento que leas esto para dejar a nuestros equipos de negocio contentos con los resultados de nuestro modelo GLM. No voy a entrar en los aspectos teóricos de este tipo de modelos, hay documentación como esta que os puede ayudar. Por qué se quedan contentos los equipos de negocio, porque nos ayudan a dar sentido a los modelos. Retomemos un ejemplo que vimos en otra entrada del blog en esta entrada presentamos como el resultado de un modelo GLM se transforma en una relatividad, en un mecanismo para ofrecer recargos y descuentos. ...

Los modelos GLM son muy empleados en el ámbito actuarial para la obtención de modelos de riesgo, estos modelos de riesgo son los elementos fundamentales en el cálculo de tarifas y qué es una tarifa, imaginad el precio del seguro de vuestra vivienda, bueno pues es un cálculo en el que partiendo de un precio base se van añadiendo recargos y descuentos en función del tipo de riesgo que se quiera asegurar (recargos y descuentos en función de los metros cuadrados, de la ubicación de la vivienda de las calidades de construcción…). Esta es una visión muy simplista porque al final se tienen múltiples garantías y es necesaria la combinación de garantías, pero se puede entender de ese modo, un precio base al que recargamos o descontamos precio. Estos recargos y descuentos se denominan frecuentemente relatividades y hoy quiero acercaros a la obtención de esas relatividades y como un modelo GLM se transforma en el precio de un seguro. ...

Si estáis buscando formación dentro del ecosistema de Big Data y Ciencia de Datos os recomiendo este máster de la UNED: https://www.masterbigdataonline.com/index.php/en-el-blog/185-master-en-big-data-y-data-science-de-la-uned-matricula-abierta No sólo lo recomiendo por contenido y por el modo de impartir ese contenido. Recomiendo que os matriculéis en el módulo de seguros. Saludos.

Nueva duda que me han planteado, cómo pasar la extracción de una consulta en BBDD SQL server a un dataframe de pandas. Es sencillo, pero siempre tenemos que tener configurado el origen de datos ODBC, doy por sentado que esa tarea ya está hecha. El paquete que vamos a usar es pip install pyodbc y el ejemplo de uso es el siguiente: import pyodbc import pandas as pd conexion = pyodbc.connect('Driver={ODBC Driver SQL Server};' 'Server=SERVIDOR;' 'Trusted_Connection=yes;') frase = "SELECT * from tabla where campo=1" consulta= pd.read_sql_query(frase, conexion) consulta.head() Creamos una conexión al origen ODBC, os recomiendo que directamente vayáis a ODBC Data Sources y miréis la definición y vamos a tener una frase que será nuestra consulta, también es aconsejable que esa consulta la probéis previamente en SQL Server para asegurar su correcto funcionamiento. En pandas empleamos read_sql_query( consulta , conexión ) y ya disponemos de un data frame directamente de la extracción de SQL Server y podemos hacer con él el data management que necesitemos con pandas.

Me han preguntado hoy como parametrizar una consulta de Sql Server desde R y la verdad es que es algo que me parecía muy sencillo y no me había planteado compartirlo. En mi caso suelo emplear la librería RODBC para acceder a Sql Server porque realizo las consultas vía ODBC, por este motivo lo primero debéis tener es configurado el origen de datos ODBC e instalada la librería RODBC en R. Para acceder vía R a los datos de Sql Server lo primero es crear la conexión a la BBDD: ...

Trabajar con triángulos y R es bien sencillo con el paquete learnGeom. La entrada viene a cuento por una duda en lista de correo de ayuda en R que no pude ayudar a resolver por no disponer de un equipo informático en ese momento. Es un paquete que nos permite visualizar los aspectos básicos de la geometría que todos tenemos olvidada. Un ejemplo de uso sería: #install.packages("LearnGeom") library(LearnGeom) x_min <- 0; x_max <- 100 y_min <- 0; y_max <- 100 CoordinatePlane(x_min, x_max, y_min, y_max) A <-c(50,50) B <- c(70,70) C <- c(70,50) triangulo <- CreatePolygon(A, B, C) Draw(triangulo, "grey") PolygonAngles(triangulo) Fijamos un plano, en este caso de 0 a 100 en ambos ejes y sobre ese plano pintamos un polígono indicando los vértices y como resultado obtenemos un triángulo rectángulo, podemos ver los ángulos que forman los vértices también y hay otras funciones interesantes como distancias entre puntos que nos sirven para recordar a Pitágoras; ...