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Mostrando las entradas con la etiqueta Kaggle Dataset

¿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....

Which FIFA World Cup 2026 Match Should You Watch Again? A Python Data Analysis

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Which FIFA World Cup 2026 Match Should You Watch Again? After every FIFA World Cup, one question always comes up: Which matches are worth watching again? Instead of answering this question based on personal opinion, I decided to analyze every match from the FIFA World Cup 2026 using Python, Pandas and Matplotlib. The objective was simple: Find the matches with the most goals. Identify the strongest defensive performances. List every game that required extra time. Show every match decided by a penalty shootout. The result is a collection of custom visualizations generated entirely with Python using the FIFA World Cup 2026 dataset. ⚽ Highest Scoring Matches If you enjoy attacking football and goal-filled games, this ranking is the perfect place to start. Using the official match results, I ranked every match by the total number of goals scored by both teams. The visualization highlights the ten highest-scoring matches of the tournament. NOTE : Englan...

Top 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 con Python | Sport Analytics

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Top 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 con Python | Sport Analytics Cuando pensamos en el mejor partido de una Copa del Mundo normalmente recordamos las emociones que vivimos frente a la pantalla. Sin embargo, desde la perspectiva del Sport Analytics , surge una pregunta muy interesante. ¿Es posible medir qué tan emocionante fue un partido utilizando únicamente datos? En este proyecto desarrollé un modelo con Python , Pandas y Matplotlib para identificar los 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 utilizando estadísticas ofensivas del juego. El objetivo no es reemplazar la emoción de los aficionados, sino demostrar cómo la ciencia de datos puede complementar nuestra percepción mediante métricas objetivas. 📊 Origen de los datos Para este análisis utilicé el mismo Football 2026 World Cup Dataset de Kaggle empleado en artículos anteriores de esta serie. Eventos del partido Expected Goals (xG) Posesión del balón Tiros y tiros a puerta ...

Can Data Measure Football Excitement? Ranking FIFA World Cup 2026 Matches with Python

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Can Data Measure Football Excitement? Ranking FIFA World Cup 2026 Matches with Python When fans remember a great football match, they usually think about unforgettable goals, dramatic comebacks and emotional moments. But from a Sports Analytics perspective, another question appears. Can we measure how exciting a football match was using only data? In this project I analyzed the FIFA World Cup 2026 using Python , Pandas and Matplotlib to create a simple metric called Excitement Score . Dataset The analysis uses the Football World Cup 2026 Dataset from Kaggle containing: Match events Expected Goals (xG) Possession Shots Shots on target Big Chances Player information Momentum Dataset: Football World Cup 2026 Dataset Building the Excitement Score Goals alone do not tell the whole story. I combined multiple offensive statistics into a simple metric. Excitement Score = Shots + (Big Chances × 2) + (Goals × 3) The weights are intentionally simple and ...

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