egutierrez 6f88f184f1 feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes ...

Nuevo capítulo dedicado `outliers` para el motor AutomaticEDA que reúne y
profundiza en un solo sitio el análisis de valores atípicos, hoy disperso entre
`num_distr` (conteo por columna) y `modelos` (IsolationForest). Se registra en
`chapters_registry.py` entre `missingness` y `correlacion` (bloque de calidad de
datos: calidad → missingness → outliers).

Contenido del capítulo:
- Resumen univariante por columna: nº y % de atípicos por Tukey (1.5·IQR) y por
  z-score (|z| > 3), con vallas inferior/superior y valores extremos. Ordenado
  por contaminación y marcando las columnas más afectadas. Reusa las funciones
  del registry `build_boxplot_stats` (vallas desde los percentiles del profile)
  y `detect_outliers` (regla z-score sobre la muestra cruda de `ctx`).
- Boxplots de Tukey de las columnas más contaminadas (caja, bigotes y puntos
  atípicos), delegados a la función nueva `build_boxplots_figure`.
- Multivariante: filas anómalas considerando todas las columnas a la vez con
  `isolation_forest_outliers` — nº y % de filas, las más anómalas con su score y
  las dimensiones que las hacen raras (top columnas por |z|, vía la función nueva
  `summarize_outlier_dims`). El detector se corre en vivo sobre `raw_numeric`
  para que el indexado de filas coincida exactamente con el de las dimensiones;
  cae al bloque precomputado del perfil cuando no hay muestra cruda (preset lite).
- Interpretación exploratoria: un atípico no es necesariamente un error
  (distingue error de dato vs dato real extremo) y recomendaciones (revisar,
  winsorizar o re-expresar, enlazando con la re-expresión de Tukey del perfil).

Términos clicables registrados en el glosario compartido: `outlier`,
`tukey_fence`, `zscore`, `isolation_forest`.

Funciones nuevas del registry (dominio datascience, grupo eda):
- `build_boxplots_figure_py_datascience` (figure helper, impura)
- `summarize_outlier_dims_py_datascience` (pura)

El capítulo se activa con ≥1 columna numérica y devuelve None en su ausencia;
lee todo defensivo y nunca lanza. Tests: capítulo (golden + edges + error path +
render PDF/PPTX) y ambas funciones nuevas. Suite de no-regresión de AutomaticEDA
verde. Verificado end-to-end con el dataset Titanic (Fare/Parch/SibSp como las
columnas más contaminadas).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-06-30 21:12:40 +02:00

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automatic_eda

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

tests

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

__init__.py

feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM

2026-06-30 18:52:08 +02:00

acf_pacf_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

acf_pacf.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

acf_pacf.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

add_pdf_internal_links_test.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

add_pdf_internal_links.md

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

add_pdf_internal_links.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

adf_kpss_stationarity_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

adf_kpss_stationarity.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

adf_kpss_stationarity.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

aggregate_by_group_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

aggregate_by_group.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

aggregate_by_group.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

align_relations_to_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

align_relations_to_entities.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

alpha_shape_concave_hull.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

alpha_shape_concave_hull.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

analyze_geo_extent_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

analyze_geo_extent.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

analyze_geo_extent.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

association_matrix_test.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

association_matrix.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

association_matrix.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

autocorrelation.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

best_central_tendency.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

best_central_tendency.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

build_boxplot_stats_test.py

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_boxplot_stats.md

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_boxplot_stats.py

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_boxplots_figure_test.py

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_boxplots_figure.md

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_boxplots_figure.py

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_eda_notebook_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_notebook.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_notebook.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_render_ctx_test.py

feat(eda): wiring AutomaticEDA — build_eda_render_ctx + pipeline render_automatic_eda + profile_table(emit_automatic)

2026-06-30 16:08:41 +02:00

build_eda_render_ctx.md

feat(eda): wiring AutomaticEDA — build_eda_render_ctx + pipeline render_automatic_eda + profile_table(emit_automatic)

2026-06-30 16:08:41 +02:00

build_eda_render_ctx.py

feat(eda): poblar head_rows real en el capitulo OVERVIEW (df.head)

2026-06-30 17:56:24 +02:00

build_entity_schema_prompt_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_entity_schema_prompt.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

build_entity_schema_prompt.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_geo_scatter_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_geo_scatter.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_geo_scatter.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_join_graph_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_join_graph.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_join_graph.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_relation_schema_prompt_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_relation_schema_prompt.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

build_relation_schema_prompt.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

categorical_cardinality_block_test.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_cardinality_block.md

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_cardinality_block.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_top_pie_figure_test.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

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categorical_top_pie_figure.md

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

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categorical_top_pie_figure.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

cdp_scrape_aliexpress_trending.py

feat(shell): auto-commit con 31 cambios

2026-06-14 23:55:16 +02:00

classify_relationship_type_test.py

feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

2026-06-30 20:37:01 +02:00

classify_relationship_type.md

feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

2026-06-30 20:37:01 +02:00

classify_relationship_type.py

feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

2026-06-30 20:37:01 +02:00

clip.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

column_quality_score_test.py

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

column_quality_score.md

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

column_quality_score.py

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

compute_text_duplicates_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_duplicates.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_duplicates.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_readability_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

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compute_text_readability.md

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compute_text_readability.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_top_ngrams_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

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compute_top_ngrams.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_top_ngrams.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_vocabulary_stats_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_vocabulary_stats.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_vocabulary_stats.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

correlation_matrix_duckdb_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_matrix_duckdb.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_matrix_duckdb.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

datascience.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

decode_qr_image.py

feat(datascience): auto-commit con 5 cambios

2026-06-28 18:16:24 +02:00

deduplicate_entities_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

deduplicate_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

deduplicate_entities.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

deduplicate_relations_test.py

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deduplicate_relations.md

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deduplicate_relations.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

depth_to_relief_glb.md

feat(datascience): promover remove_background al registry + mask en depth_to_relief_glb (grupo img-to-3d)

2026-06-21 21:43:08 +02:00

depth_to_relief_glb.py

feat(datascience): promover remove_background al registry + mask en depth_to_relief_glb (grupo img-to-3d)

2026-06-21 21:43:08 +02:00

describe_clusters_llm_test.py

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_clusters_llm.md

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_clusters_llm.py

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_numeric_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

describe_numeric.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

describe_numeric.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

detect_corpus_language_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_corpus_language.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_corpus_language.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_declared_keys_duckdb_test.py

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +02:00

detect_declared_keys_duckdb.md

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +02:00

detect_declared_keys_duckdb.py

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +02:00

detect_distribution_type.md

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

detect_distribution_type.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

detect_drift_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

detect_drift.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

detect_drift.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

detect_latlon_columns_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_latlon_columns.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_latlon_columns.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_outliers.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

detect_time_column_test.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

detect_time_column.md

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

detect_time_column.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

diff_entities_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

diff_entities.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_relations_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_relations.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

diff_relations.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

eda_llm_insights_test.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

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eda_llm_insights.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

eda_llm_insights.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

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estimate_hawkes.md

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2026-05-14 00:28:20 +02:00

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estimate_image_depth.py

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estimate_pareto_alpha.md

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exploratory_caveats_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

exploratory_caveats.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

exploratory_caveats.py

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2026-06-29 03:34:01 +02:00

extract_entities_gliner.md

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

extract_entities_gliner.py

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

extract_entities_llm_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_entities_llm.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

extract_entities_llm.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_graph_gliner2.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_graph_gliner2.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_null_mask_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

extract_null_mask.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

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extract_null_mask.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

extract_relations_glirel.md

feat(datascience): GLiREL relation extractor (zero-shot triplets) drop-in con LLM

2026-04-30 16:41:09 +02:00

extract_relations_glirel.py

feat(datascience): GLiREL relation extractor (zero-shot triplets) drop-in con LLM

2026-04-30 16:41:09 +02:00

extract_relations_llm_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_relations_llm.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

extract_relations_llm.py

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2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_relations_mrebel.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

extract_relations_mrebel.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_text_sample_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

extract_text_sample.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

extract_text_sample.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

extract_timeseries_raw_test.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

extract_timeseries_raw.md

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extract_triples_spacy_es.md

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2026-05-14 00:28:20 +02:00

extract_triples_spacy_es.py

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fdr_correction_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

fdr_correction.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

fdr_correction.py

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2026-06-29 03:34:01 +02:00

fetch_hackernews_search_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

fetch_hackernews_search.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

fetch_hackernews_search.py

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fetch_reddit_search.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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fetch_reddit_search.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

fuzzy_merge_adaptive.md

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2026-05-14 00:28:20 +02:00

fuzzy_merge_adaptive.py

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geometric_mean.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

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geometric_mean.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

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gliner2_load_model.md

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gliner2_load_model.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

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gliner_load_model.md

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

gliner_load_model.py

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

glirel_load_model.md

feat(datascience): GLiREL relation extractor (zero-shot triplets) drop-in con LLM

2026-04-30 16:41:09 +02:00

glirel_load_model.py

fix(datascience): glirel_load_model compatible con huggingface_hub 1.x

2026-05-04 14:43:35 +02:00

groupby_stats_duckdb_test.py

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

2026-06-30 15:33:55 +02:00

groupby_stats_duckdb.md

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

2026-06-30 15:33:55 +02:00

groupby_stats_duckdb.py

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histogram.md

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2026-05-16 16:33:22 +02:00

hotness_score_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

hotness_score.md

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hotness_score.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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impute.md

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2026-05-16 16:33:22 +02:00

infer_fk_containment_duckdb_test.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

infer_fk_containment_duckdb.md

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

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infer_fk_containment_duckdb.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

infer_semantic_type_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

infer_semantic_type.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

infer_semantic_type.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

isolation_forest_outliers_test.py

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isolation_forest_outliers.md

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isolation_forest_outliers.py

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kde_density_levels.md

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2026-05-14 00:28:20 +02:00

kde_density_levels.py

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kmeans_segments.md

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kmeans_segments.py

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linspace.md

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marianmt_es_en_load_model.md

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marianmt_es_en_load_model.py

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melt_test.py

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melt.md

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merge_graphs_test.py

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merge_graphs.md

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merge_graphs.py

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min_max_scale.md

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2026-05-14 00:28:20 +02:00

missingness_corr_heatmap_figure_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_corr_heatmap_figure.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_corr_heatmap_figure.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

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missingness_correlation_test.py

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missingness_correlation.md

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missingness_correlation.py

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feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

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2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_overview.py

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missingness_rank_bar_figure_test.py

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missingness_rank_bar_figure.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

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missingness_rank_bar_figure.py

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missingness_row_patterns_test.py

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missingness_row_patterns.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

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missingness_row_patterns.py

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mrebel_base_load_model.md

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mrebel_base_load_model.py

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mrebel_load_model.md

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mrebel_load_model.py

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mutual_info_columns_test.py

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mutual_info_columns.md

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mutual_info_columns.py

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normality_tests.py

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ops_to_rdf_triples.md

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ops_to_rdf_triples.py

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ops_to_sigma_json.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

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ops_to_sigma_json.py

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parse_amazon_ranking_html_test.py

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parse_amazon_ranking_html.md

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parse_amazon_ranking_html.py

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parse_rebel_output.md

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parse_rebel_output.py

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pca_explained_test.py

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pca_explained.md

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pca_explained.py

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pearson.md

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pivot_table_duckdb_test.py

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pivot_table_duckdb.md

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

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pivot_table_duckdb.py

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pivot_test.py

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pivot.md

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pivot.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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plot_heatmap_log.md

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plot_heatmap_log.py

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plot_kde_2d.md

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plot_kde_2d.py

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pptx_link_run_to_slide_test.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

pptx_link_run_to_slide.md

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

pptx_link_run_to_slide.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

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feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

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feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

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feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM

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feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM

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feat(eda): núcleo AutomaticEDA — documento por capítulos + renderers PDF/PPTX anti-corte

2026-06-30 14:30:31 +02:00

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feat(eda): núcleo AutomaticEDA — documento por capítulos + renderers PDF/PPTX anti-corte

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render_eda_pdf_test.py

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render_eda_pdf.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

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render_eda_pdf.py

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render_sigma_html.py

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rolling_window.md

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spacy_es_load_model.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

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feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

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