Proyecto de Investigación - ITCR

Detección de Change Points
en series temporales

Una herramienta avanzada que utiliza inteligencia artificial para identificar automáticamente puntos de cambio en datos secuenciales, facilitando el descubrimiento de patrones y anomalías.

DCP
Visualización y análisis avanzado de puntos de cambio
Change Point detectado

Características Principales

Nuestra plataforma ofrece un conjunto completo de herramientas para la detección eficiente de Change Points

Análisis Avanzado

Algoritmos estadísticos de última generación para detectar cambios significativos en series de datos temporales con alta precisión.

Gestión de Datos

Herramientas intuitivas para importar, normalizar y limpiar conjuntos de datos antes del análisis de Change Points.

Visualizaciones Interactivas

Gráficos dinámicos y dashboards interactivos que permiten explorar y comprender los Change Points detectados.

¿Cómo funciona?

Nuestro enfoque para la detección de Change Points utiliza algoritmos avanzados y técnicas de inteligencia artificial

1

Carga de datos

Sube tus series temporales en múltiples formatos compatibles (CSV, Excel, JSON)

2

Preprocesamiento

Limpieza y normalización automática para análisis óptimo de los datos

3

Detección

Aplicación de algoritmos avanzados para identificar puntos de cambio

4

Visualización

Informes interactivos con los resultados del análisis detallado

Visualización de Change Points

Ejemplo de cómo se detectan puntos de cambio en una serie temporal

0
50
100
Ene
Mar
Jun
Sep
Dic
CP1CP2CP3CP4CP5
Datos
Change Points
Serie temporal con cinco Change Points detectados que indican cambios significativos en el patrón de los datos
Herramienta Principal

Evaluador de Change Points

Nuestra herramienta especializada utiliza algoritmos de inteligencia artificial para detectar automáticamente puntos de cambio en tus series temporales. Obtén resultados precisos en segundos.

Detección Avanzada

Múltiples algoritmos trabajando en conjunto: CUSUM, PELT, Binary Segmentation y más

Informes Detallados

Métricas estadísticas completas, intervalos de confianza y análisis de significancia

Exportación Versátil

Resultados disponibles en CSV, JSON, PDF y visualizaciones interactivas

Subir datos

CSV, XLSX, JSON...

Configurar algoritmo

PELT
Umbral: 0.05

Resultados

3 change points
Precisión estimada: 94%

¿Listo para descubrir los Change Points en tus datos?

Comienza a utilizar nuestra plataforma hoy mismo y descubre patrones ocultos en tus series temporales

Comenzar ahora