Entradas

Mostrando las entradas con la etiqueta divorcios en México

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

Imagen
¿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 ...

Ejemplo Análisis de datos con Python, Jupyter. Datasciense de divorcios en México

Imagen
Los divorcios son un fenómeno social que refleja cambios en la estructura familiar y las dinámicas de pareja en México. Analizar estos datos nos permite entender patrones, tendencias y diferencias según el sexo de los integrantes, duración del matrimonio y otras variables relevantes. En este artículo, exploraremos un conjunto de datos oficiales sobre divorcios en México utilizando Python y Jupyter Notebook. A través de limpieza de datos, visualizaciones y análisis estadístico, obtendremos conclusiones que nos ayudan a comprender mejor la dinámica de estos eventos. A continuación, describo los pasos que seguí para realizar este análisis de manera clara y estructurada: Obtener los datos de una fuente oficial Analizar la información descargada  Leer los datos con Panda Limpiar Datos Hacer análisis con graficas Generar una descripción de estas gráficas para obtener algunas conclusiones Las Herramientas tecnológicas que vamos a utilizar son Python Jupyter  Matplotlib seaborn ...

🚀 Mantener este blog funcionando requiere tiempo y café. ¡Puedes contribuir con uno aquí!