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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 ...

Progress 4gl función ACCUM, SQL función SUM

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Hola amigos programadores, esta semana les quiero platicar acerca de una función en lenguaje  Progress 4gl que es ACCUM, esta función es un similar a SUM de SQL. Lo que hacen ambas funciones es consolidar la suma de un campo que cumpla ciertas características. Por ejemplo si quieren saber el total de Venta facturada por un cliente, la sentencia en SQL es: SELECT SUM(ih_invoicetotal) , ih_bill                                             FROM ih_hist                                                                     WHERE ih_domain = 'dominio'                                        ...

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