Calculadoras de análisis de datos y utilidades

Herramientas disponibles

• Conversor de Unidades: Convierte entre diversas unidades de medida
• Generador de Códigos QR: Genera códigos QR a partir de texto o URLs
• Solucionador de Problemas de Asignación: Resuelve problemas de asignación utilizando el algoritmo húngaro
• Calculadora de Estadísticas: Calcular estadísticas descriptivas básicas de un conjunto de datos
• Calculadora de Regresión: Realizar análisis de regresión lineal en datos x,y
• Calculadora de VAN: Calcular valor actual neto y tasa interna de retorno
• Mapa de calor de correlación: Calcular y visualizar la matriz de correlación de Pearson
• Análisis de regresión múltiple: Ajustar modelo de regresión lineal múltiple con diagnósticos
• PCA Reducción de Dimensiones: Reducir dimensiones usando análisis de componentes principales
• Importancia de Características: Clasificar predictores por importancia para la variable objetivo
• Clustering K-Means: Dividir datos en K clusters usando el algoritmo K-Means
• Clustering Jerárquico: Clustering aglomerativo con métodos de enlace
• Clustering DBSCAN: Clustering basado en densidad con detección de ruido
• Calculadora de Interpolación: Realizar interpolación lineal o extrapolación a partir de puntos de datos
• Perfilador de Datos: Calcular estadísticas descriptivas para conjuntos de datos numéricos
• Calculadora de ROI: Calcular retorno de inversión y período de recuperación
• Calculadora de LCC: Calcular costo del ciclo de vida para activos y equipos
• Calculadora de Depreciación: Calcular depreciación de activos por método lineal o saldo decreciente
• Calculadora de Puntuación Ponderada: Evaluar alternativas usando puntuación multicriterio ponderada
• Calculadora de Media Móvil (SMA/EMA): Suavice una serie de datos y revele tendencias usando una Media Móvil Simple o Exponencial

Utilidades cuantitativas para ingenieros, analistas y estudiantes

Este dominio reúne calculadoras ligeras para las tareas cuantitativas recurrentes que quedan fuera de cualquier disciplina de ingeniería específica. Los ingenieros las usan para comprobar una correlación entre una variable de proceso y el rendimiento, ajustar una regresión lineal o múltiple, o calcular el valor actual neto de un proyecto de capital antes de escalarlo a un modelo financiero completo. Los analistas de datos recurren a k-medias, DBSCAN, clustering jerárquico, PCA e importancia de variables como pasadas exploratorias antes de comprometerse con un pipeline de modelado. Los ingenieros de costos combinan rutinas de depreciación, ROI, VAN y costo de ciclo de vida para dimensionar la aritmética detrás de una propuesta. Los estudiantes que aprenden estadística o fundamentos de aprendizaje automático utilizan las herramientas de estadística descriptiva, perfilado de datos, interpolación y puntuación ponderada para verificar ejercicios de libro de texto. Cada calculadora se ejecuta por completo en el navegador sobre la entrada numérica pegada, devolviendo las mismas cantidades canónicas que produciría una hoja de cálculo o una sesión de scripting, sin configuración ni ida y vuelta al servidor.

Usuarios previstos y límites

El usuario objetivo es el profesional que necesita un número defendible en minutos: el analista de datos que hace un triaje de un CSV antes de llevarlo a un notebook, el ingeniero de fiabilidad que corre una correlación o regresión rápida sobre datos de garantía, el ingeniero de costos que esboza un VAN o ROI para una solicitud de capital y el estudiante que contrasta un resultado de tarea de k-medias o PCA. Las calculadoras atienden este nivel exploratorio, de archivo único. No sustituyen un flujo de ciencia de datos completo con variables versionadas, modelos validados por cruce y pipelines reproducibles; no alojan servicio de ML en producción, monitoreo de deriva ni inferencia en lote; y no deben emplearse para valuación financiera regulada, modelos de flujo de caja descontado grado auditoría ni declaraciones fiscales. Cuando una decisión tiene peso de auditoría, de seguridad o financiero material, estas salidas deben quedar como papeles de trabajo que alimenten una herramienta validada, no como la autoridad final.

Métodos y referencias

La estadística descriptiva sigue las definiciones estándar de momentos muestrales; la distribución F utilizada para la significancia en regresión se remonta a Fisher y Snedecor, mientras que la correlación utiliza el coeficiente producto-momento de Pearson (Pearson, 1895). La regresión lineal y múltiple se ajusta por mínimos cuadrados ordinarios con la solución habitual de ecuaciones normales. K-medias itera el algoritmo asignación-actualización de Lloyd (1957/1982); DBSCAN implementa la formulación de alcanzabilidad por densidad de Ester, Kriegel, Sander y Xu (1996); el clustering jerárquico emplea encadenamiento aglomerativo sobre una matriz de distancias por pares. El análisis de componentes principales sigue a Pearson (1901) y Hotelling (1933) mediante descomposición propia de la matriz de covarianza. El valor actual neto emplea la identidad de libro de texto de flujo de caja descontado, y el costeo por ciclo de vida se alinea con ISO 15686-5. Las conversiones de unidades referencian las definiciones de las unidades base del SI mantenidas por el BIPM. La generación de códigos QR cumple con ISO/IEC 18004, y la herramienta de asignación implementa el algoritmo Kuhn-Munkres (húngaro).

Fuera de alcance

Estas herramientas se detienen deliberadamente en el nivel exploratorio y didáctico. No ingieren datos en streaming, no programan trabajos ni alojan pipelines de datos productivos, y no entrenan, ajustan ni sirven modelos de aprendizaje automático a escala; artefactos como folds de validación cruzada, búsqueda de hiperparámetros, registros de modelos y endpoints de inferencia pertenecen a una plataforma dedicada. El pronóstico de series temporales, los modelos ARIMA o de espacio de estados, el análisis de supervivencia, la inferencia bayesiana y la econometría avanzada (datos de panel, variables instrumentales, cointegración) están fuera del alcance de las calculadoras de regresión y estadística. La herramienta de depreciación devuelve cifras de libro de texto de línea recta, saldo decreciente y suma de dígitos de los años, y no sustituye al tratamiento fiscal específico de cada jurisdicción, los calendarios MACRS ni los asientos contables conformes a IFRS/GAAP. Las salidas de VAN y ROI son esbozos de apoyo a la decisión, no informes de valuación de grado auditoría, y deben reproducirse en un modelo financiero validado antes de cualquier compromiso vinculante.