Mindboosts
Los modelos no son el secreto.
Sí, existen los modelos. Están todos a un buscador de distancia, ninguno es secreto, y una IA te los explica en treinta segundos.
Por eso esto está acá y es gratis, en una página. Lo que no te da un buscador es saber cuál usar el jueves a las seis, con datos incompletos y alguien esperando. Eso se entrena en los challenges.
Esta lista no es un temario. No están todos los modelos que existen: están los que se usan cuando llega el problema, elegidos por eso y no por completar una categoría.
La caja de herramientas
¿Por qué pasó esto?
- Cinco porqués
- Ishikawa
- Is / Is-not
- Análisis causal
¿Dónde está lo que importa?
- Pareto 80/20
- Árbol de métricas
- Segmentación
- Cohortes
¿Cuánto va a pasar?
- Forecasting
- Análisis de tendencia
- Descomposición
- Estacionalidad
¿Sirvió lo que hicimos?
- Test A/B
- Pruebas de hipótesis
- Grupos de control
- Quiebres estructurales
¿Cómo funciona esto por dentro?
- Mapeo de procesos
- Value driver tree
- DMAIC
- Cuellos de botella
Conocerlos no es la habilidad. Elegir cuál, cuándo, y darte cuenta de que a veces ninguno sirve: eso sí.
Dónde se entrena cada una
Los 21 challenges están abiertos y son gratis. No hay que leer nada de esta página antes de empezar: se aprende más equivocándose en uno que estudiando la lista. Y si quieres el método explicado entero, con el caso donde lo usé, eso está en los 21 drills.
Quién lo revisa
Rodrigo Urrea
Analítica · Forecasting · Productos digitales
- 14 años
- Chile · Alemania · EE.UU.
- Varias industrias
- Forecasting
- Productos digitales
- MSc Business Analytics
- AI-ready
Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.
Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.
Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.
Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.
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