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Mostrando las entradas con la etiqueta Expected Goals

¿100 CFDI en 40 segundos? Valida XML del SAT con Excel

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🤯 ¿100 CFDI en 40 segundos? Automatiza la validación de XML con Excel ¿Cuánto tiempo dedicas a revisar archivos XML de facturas electrónicas? Si trabajas con contabilidad, cuentas por pagar, cuentas por cobrar o administración, sabes que validar muchos comprobantes fiscales puede convertirse en una tarea repetitiva. 🚀 ¿Y si pudieras procesar 100 archivos XML en aproximadamente 40 segundos? En esta demostración utilizo una macro de Excel diseñada para automatizar la validación masiva de CFDI y consultar su estado ante el Servicio de Administración Tributaria (SAT). 📊 ¿Qué hace esta macro de Excel? La herramienta permite seleccionar una carpeta con archivos XML y procesar múltiples comprobantes sin tener que revisarlos individualmente. Procesa varios archivos XML de CFDI. Extrae información de los comprobantes fiscales. Consulta el estado de los CFDI ante el servicio del SAT....

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 ...

⚽Sports Analytics con Python: Los partidos con menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026

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Identificando los partidos con menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026 mediante Python ¿Un partido con pocos goles es necesariamente aburrido? No siempre. Existen encuentros que terminan 0-0 y ofrecen múltiples oportunidades de gol, mientras que otros finalizan con varios goles tras muy pocas ocasiones claras. Con el objetivo de realizar un análisis basado en datos y no únicamente en percepciones, desarrollé un Match Excitement Score (MES) , una métrica que resume la producción ofensiva de cada partido utilizando estadísticas avanzadas del Mundial FIFA 2026. Me lleve una gran sorpresa. Todo el análisis fue realizado en Python utilizando un dataset completo del torneo y el código del notebook será compartido al final de este artículo para que cualquier persona pueda reproducir los resultados. El dataset lo obtienen de  Kaggle  Dataset: Football 2026 World Cup Dataset ¿Cómo se calculó el Match Excitement Score? El índice se construyó utilizando seis indi...

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