consultoría

Hayek vs "Machín Lenin"

Contexto: Una empresa tiene una serie de técnicos repartidos por todas las provincias que tienen que hacer visitas y reparaciones in situ a una serie de clientes dispersos. La empresa cuenta con un departamento técnico central que asigna diariamente y, fundamentalmente, con herramientas ofimáticas las rutas a cada uno de los técnicos. Alternativas tecnológicas: Machín Lenin: Unos científicos de datos usan algoritmos de enrutamiento para crear una herramienta que ayuda (o reemplaza total o parcialmente) al equipo técnico de las hojas de cálculo para generar rutas óptimas que enviar diariamente a los técnicos.

Nuevo vídeo en YouTube: sobre el futuro a corto y medio plazos de la ciencia de datos como negocio en España

Un título tan largo amerita, como menos, un vídeo igualmente largo, y un panel de lujo, que incluye a Luz Frías (Circiter), Pelayo Arbués (Idealista) y Alejandro Llorente (Piperlab). El vídeo existe en lugar de no existir, aparte de por la amabilidad de los participantes en el debate, por la perplejidad que me causa el inesperado cambio de tendencia en el mercado (de la ciencia de datos en España), que ha pasado de un crudo invierno post-pandémico, en el que parecía que la inversión privada se retraía hasta el nihil, a una situación de desbordamiento.

Distancias (V): el colofón irónico-especulativo

Remato la serie sobre distancias con una entrega especulativa. Según se la mire, o bien nunca se ha hecho esa cosa o bien nunca ha dejado de hacerse. El problema es que ninguna de las propuestas desgranadas por ahí, incluidas las de mis serie, responde eficazmente la gran pregunta: ¿Son más próximos un individuo y una individua de 33 años o una individua de 33 y otra de 45?

Distancias (IV): la solución rápida y sucia

Prometí (d)escribir una solución rápida y sucia para la construcción de distancias cuando fallan las prêt à porter (euclídeas, Gower, etc.). Está basada en la muy socorrida y casi siempre falsa hipótesis de independencia entre las distintas variables $latex x_1, \dots, x_n$ y tiene la forma $$ d(x_a, x_b) = \sum_i \alpha_i d_i(x_{ia}, x_{ib})$$ donde los valores $latex \alpha_i$ son unos pesos que me invento (¡eh!, Euclides también se inventó que $latex \alpha_i = 1$ y nadie le frunció el ceño tanto como a mí tú ahora) tratando de que ponderen la importancia relativa que tiene la variable $latex i$ en el fenómeno que me interesa.

Distancias (III): la gran pregunta

Dejemos atrás los puntos en el plano. Olvidemos al Sr. Gower. La gran pregunta a la que uno se enfrenta al construir una distancia es en términos de qué se espera proximidad entre sujetos. Y eso genera una cadena de subpreguntas del tipo: ¿Son más próximos un individuo y una individua de 33 años o una individua de 33 y otra de 45? Las dos entradas restantes de la serie (una sucia, rápida y práctica; la otra más especulativa) van sobre opciones disponibles para atacar (nótese que digo atacar y no resolver) el problema.

Distancias (II): las distancias no son distancias

Una distancia, Wikipedia dixit, sobre un conjunto $latex X$ es una función $latex d$ definida sobre $latex X \times X$ que toma valores en los reales $latex \ge 0$ y que cumple: $d(a,b) = 0 \iff a = b$ $d(a,b) = d(b,a)$ $d(a,c) \le d(a, b) + d(b, c)$ En la práctica, sin embargo, he encontrado violaciones tanto de (1) como de (2). ¿A alguien se le ocurren ejemplos?

Distancias (I): el planteamiento del problema

Me han pedido (vía Twitter) que desarrolle cosas que tengo por ahí desperdigadas (p.e., en las notas de esos cursos que ya no daré y puede que en algunas entradas viejunas de este blog) sobre distancias. ¿Por qué son importantes las distancias? Por un principio que no suele ser explicitado tanto como merece en ciencia de datos: si quieres saber algo sobre un sujeto, busca unos cuantos parecidos y razona sobre ellos.

"The great reset"

La ciencia de datos es la ciencia de la extrapolación. Todas las técnicas que la componen tratan de eso: de como proyectar hacia el futuro el comportamiento pasado. Si funciona, es por las inercias que operan en lo físico, en lo sicológico, en lo conductual. [La ciencia de datos puede (no necesariamente, pero puede) ser una extrapolación objetiva: de ahí que quienes denuncian su presunta amoralidad solo nos están haciendo saber una opinión: que el pasado no encaja con su personalísimo criterio ético.

Lo que queda cuando has eliminado tantas cosas que ya no se entiende nada se llama "paper"

Para un observador externo objetivo, eso que llaman ciencia es un conjunto de tinglados absolutamente intrascendente en para su día a día que opera de acuerdo con un sistema torcido de incentivos orquestados alrededor de una suerte de moneda ficticia que se llama paper que permite acumular avatares de todo tipo. Esa economía ficticia mantiene nexos con la real. Por ejemplo, una acumulación suficiente de papers genera un avatar llamado sexenio que genera euros contantes y sonantes mes a mes en la cuenta corriente de quien lo ostenta.

Fases divergentes y convergentes del análisis de datos

Aquí se propone un método para el análisis de datos que resume Consta de dos procesos divergentes, la exploración de los datos y la modelización y dos convergentes, la síntesis y la narración, que concluye el análisis. En el enlace anterior se describe el proceso con más detalle. Eso sí, mis comentarios. El primero es que cada vez veo menos diferencia entre explorar y modelar. No entiendo ninguna exploración que no esté motivada por un modelo implícito; p.

Ser científico de datos, ¿puede ser menos sexi de lo que te han contado?

Puede que sí, pero no por las razones expuestas en Retina. [Nota: Perdón por meterme con Retina. Es tan de amateur como criticar los gráficos de Expansión o los argumentos económicos de un peronista.] En particular, argumenta Retina que esas máquinas a las que les echas unos datos y encuentran por sí solas el mejor modelo nos van a dejar sin trabajo. Otra vez. El autoML es como los crecepelos, las dietas milagrosas y los tipos que te cuentan que van a hacerse ricos con su algoritmo de inversión en bolsa: llevan toda la vida anunciándolos, logran cierta exposición mediática gracias a panfletos como Retina y nadie les dedica un mal obituario cuando mueren en el olvido (¿alguien recuerda a KXEN, por ejemplo?

Sobre la burbuja del "online advertising"

En algún momento del 2006 tuve que ver en un proyecto en UICH (Una Importante Cadena de Hipermercados). Estaban muy preocupados por la redención de cupones: querían incrementar el porcentaje de los cupones de descuento que distribuían entre sus clientes. Yo, que era un consultor bisoño en la época (y que por lo tanto, ignoraba que, trabajando en márketing había que dejar el sentido común en casa e impostar uno distinto de camino al trabajo) preguntaba (¡animalico!

Ciencia de datos 1.0 vs ciencia de datos 2.0

[Mil perdones por utilizar el término ciencia de datos; lo he hecho por darme a entender sin enredarme en distingos.] [Mil perdones por (ab)usar (de) la terminología X.0; de nuevo, lo he hecho por darme a entender sin enredarme en distingos.] Todo es un caos y llega alguien con una idea paretiana. Por ejemplo, esta (que es la que ha motivado esta entrada). La idea paretiana puede ser usar regresión logística sobre un subconjunto de variables que tienen sentido; o automatizar una serie de reglas duras (sí, unos cuantos ifs) que la gente que conoce el asunto saben que funcionan sí o sí.