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Mostrando las entradas con la etiqueta Estadísticas Nacionales

Sports Analytics con Python: Comparando los partidos con mayor y menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026

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¿Qué hace realmente emocionante a un partido de fútbol? Cuando hablamos de un gran partido solemos pensar inmediatamente en muchos goles. Sin embargo, en Sports Analytics la producción ofensiva puede analizarse desde una perspectiva mucho más amplia utilizando estadísticas avanzadas. En este proyecto desarrollé un Match Excitement Score (MES) , un índice que resume la actividad ofensiva de cada encuentro del Mundial FIFA 2026 mediante una combinación de métricas tradicionales y avanzadas. Todo el análisis fue realizado en Python utilizando Pandas y Matplotlib, compartiendo además el notebook completo para que cualquier persona pueda reproducir los resultados. ¿Cómo se construyó el Match Excitement Score? El índice integra seis variables ofensivas disponibles en el dataset: ⚽ Goles 📈 Expected Goals (xG) 🎯 Total de disparos 🥅 Disparos a puerta 🔥 Big Chances 📍 Toques dentro del área rival Cada variable fue estandarizada mediante Z-score y posteriormente ...

Radiografía del Matrimonio en México: Un Análisis de Datos con Python (2018-2024)

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  Introducción El matrimonio, más allá de ser un vínculo afectivo, es un acto jurídico que genera datos valiosos para entender la evolución de la sociedad mexicana. Tras analizar los divorcios en mi artículo anterior te comparto la liga Análisis divorcios en México , surge una pregunta obligada: ¿Cómo se están comportando las uniones en nuestro país? En este post, utilizaremos Python y Jupyter Notebook para explorar el conjunto de datos oficiales del INEGI. A través de la limpieza de datos y visualizaciones, identificaremos tendencias, cambios generacionales y el impacto de factores externos en la formalización de estas uniones. Metodología: El Camino de los Datos Para obtener resultados confiables, seguí una estructura de trabajo clara: Extracción: Obtención de microdatos desde el portal oficial del INEGI. Exploración (EDA): Análisis previo de la estructura de los archivos comprimidos. Procesamiento: Lectura y limpieza profunda con la librería Pandas . Visualización: Creación...

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