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Analytics Lane lanza la versión 1.4 del laboratorio con nuevas herramientas de conversión y modelos avanzados de CLV

Seguimos ampliando el laboratorio de Analytics Lane con el lanzamiento de la versión 1.4, que introduce nuevas aplicaciones y consolida varias herramientas existentes como versiones estables.

La nueva versión ya está disponible en: https://www.analyticslane.com/lab/es

Nuevas aplicaciones

La versión 1.4 incorpora dos nuevas herramientas que amplían el alcance del laboratorio:

  • Conversor de unidades, que permite transformar en tiempo real magnitudes como distancia, masa, volumen, temperatura o energía, incluyendo referencias del mundo real para facilitar la interpretación
  • Modelo Pareto/NBD + Gamma/Gamma (CLV), una nueva aplicación orientada al análisis de valor del cliente que incorpora un modelo probabilístico de tiempo continuo para detectar abandono no observado, con ajuste por máxima verosimilitud, estimación de probabilidad de actividad, distribución de CLV y exportación de resultados

Aplicaciones que salen de beta

En esta versión, varias herramientas alcanzan un nivel de madurez suficiente para considerarse estables:

Este cambio refleja mejoras acumuladas en estabilidad, usabilidad y fiabilidad en los cálculos.

Mejoras y correcciones

También se han realizado mejoras importantes en herramientas existentes, especialmente en la suite de CLV:

  • Corrección del dashboard comparativo de CLV, mejorando el progreso en vivo durante el ajuste (barra de progreso, fases y tiempos)
  • Ajustes en el gráfico de distribución de CLV por modelo, para una representación más coherente
  • Corrección de la visualización del CLV Simple, que pasa a mostrarse como valor único en lugar de densidad
  • Eliminación de elementos duplicados en el selector de modelos
  • Corrección de textos sin traducir
  • Añadida la carga de dataset de ejemplo para facilitar pruebas y comprensión

Seguimos evolucionando

Con esta nueva versión seguimos reforzando el laboratorio como un entorno práctico tanto para analítica avanzada como para utilidades de uso diario, combinando modelos cada vez más sofisticados con herramientas accesibles y reproducibles.

Como siempre, cualquier sugerencia o feedback es bienvenido para seguir mejorando.

Imagen de Michael Gaida en Pixabay

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Daniel Rodríguez

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Daniel Rodríguez
Tags: Laboratorio

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