TensorFlow.js

Tensorflow.js es una de las principales librerías para el desarrollo y entrenamiento de modelos de machine learning. Nosotros usaremos su implementación en  JavaScript.  Esto nos facilitará hacer un ejemplo sencillo y funcional. TensorFlow nos permite hacer clasificaciones: Según los datos que tengo, predigo que este cliente compara o no comprara. Pero también podemos hacer regresiones. Según los datos que tengo, predigo que este cliente debería gastarse X importe.

En este ejemplo nuestro objetivo  es construir un modelo sencillo de red neuronal para resolver un problema de clasificación binaria ( compra o no compra ) y presentar las herramientas que ofrece la librería para diseñar y probar el modelo.

En los problemas de clasificación el objetivo es que nuestro modelo sea capaz de, dada una entrada, predecir si la salida será de tipo A (Compra) o B ( No Compra). En éste caso se trata de una problema de clasificación binaria puesto que sólo hay dos clases de salida (A-Compra o B-No compra), pero puede extenderse a más de dos clases.

NEO4J

Hoy queremos hablaros de NEO4J . Neo4j es una base de datos orientada a grafos. En contraposición a las bases de datos SQL (postgreSQL, SQLServer, etc), una base de datos orientada a grafos (BDOG) representa la información como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se pueda usar teoría de grafos para recorrer la base de datos.

En una base de datos SQL estructuramos la información en tablas. Cada tabla tiene una estructura predefinida (campos, tipos, claves primarias y foraneas, etc.). En las bases de datos orientadas a grafos la información se representa mediante nodos y aristas. Hay distintas bases de datos orientadas a grafos y cada una presenta sus peculiaridades, hoy hablaremos de NEO4j.

Este tipo de bases de datos están especialmente indicadas para ayudarnos con todo lo que tenga que ver con las relaciones. Analizar redes sociales, identificar influencers, Implementar recomendadores en función de similitudes y afinidades, detectar fraudes, etc.

Tutorial d3.js

D3.js es una librería de javascript que nos permite manipular documentos basándonos en sets de datos.

Esto es especialmente interesante cuando queremos hacer visualizaciones avanzadas cómo estas:

En jortilles estamos haciendo cosas muy impactantes gracias a D3.js

Con este post no pretendemos hacer un tutorial completo de d3.js sino ofrecer una introducción a los elementos más básicos que nos den una idea de las posibilidades de esta librería.

Para ello nos hemos fijado como objetivo representar relaciones entre dos grupos A y B mediante nodos y aristas, que representaran los elementos de cada grupo y las relaciones entre ellos.  Al final del tutorial conseguiremos algo parecido a esto (pasa el cursor por encima de los nodos):

Para empezar a usar d3js podemos descargar la librería en nuestro equipo o podemos añadir ésto a nuestro documento html:

Tendencias BI 2019

El mercado de las soluciones analíticas está cambiando y bastante deprisa en los últimos años.  Antes había unas cuantas herramientas que se repartían el mercado, cada una en su segmento. Cognos, Business Objects y Microstrategy para las grandes empresas. Qlik y Tableau para las medianas y Pentaho ( ahora Hitachi Vantara), Jasper y SpagoBI  (ahora Knowgate) en el àmbito Open Source.

Pero ha pasado que, las soluciones Open Source, se han comido parte del mercado. Por lo que, las soluciones de pago han ido abaratando costes progresivamente. Además de la irrupción del cloud. Todo esto ha hecho que casi todas las herramientas hayan sacado una versión cloud mucho más barata y mantenible. Así cómo ediciones personales gratuitas.