egutierrez a2074a0167 feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad ...

Implementa el modelo de calidad del report 2046 en el grupo eda.

Score de columna: 0.6·completeness + 0.4·validity con renormalización por
aplicabilidad (si la validez no es medible —texto libre o columna 100% nula— el
score se basa solo en completeness). Validez = conformidad real al tipo: nativo
numérico/fecha/bool = 1.0; texto promovido a número/fecha = parse rate
(validity_rate); texto con semantic_type = match_rate; texto libre = no aplica.

Outliers, columnas constantes e identificadores salen del score a un bloque de
observaciones analíticas (no son defectos de calidad). Se elimina el doble
conteo de la falta de datos (mostly_null ya no castiga validez) y el bug de
escala de outliers (que además ya no entran en el score).

Score de dataset: 100·(0.85·cell_quality + 0.15·row_uniqueness) en vez de la
media simple. Se pobla duplicate_rows/duplicate_pct push-down en
summarize_table_duckdb (COUNT sobre DISTINCT *, sin RAM) para habilitar la
unicidad de registro; renormaliza a solo cell_quality si no se puede calcular.

Capítulo calidad (v2.0.0): intro de dos dimensiones (60/40) que declara que los
outliers no bajan el score; tabla de scores Columna|Calidad|Completitud|Validez
(sin Consistencia, n/a cuando no aplica); DOS tablas separadas (Problemas de
calidad vs Observaciones analíticas); resumen con Unicidad de registro; glosario
clicable de completitud, validez, unicidad de registro y calidad de datos.

Verificado: 123 tests verdes (automatic_eda + render_automatic_eda +
column_quality_score + summarize_table_duckdb + profile_table). Golden EDA de
titanic (run_models+run_llm) con score recomputado a mano, outliers separados en
observaciones y glosario clicable (5 links GOTO en el PDF).

column_quality_score v2.0.0, summarize_table_duckdb v1.1.0, profile_table v1.1.0.

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

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

..

automatic_eda

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

2026-06-30 18:10:23 +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): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +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

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

2026-06-30 16:08:41 +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

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

categorical_top_pie_figure.md

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

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

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

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

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

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correlation_ratio_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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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

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

deduplicate_relations.md

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

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_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

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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

2026-06-21 14:22:55 +02:00

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

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_hawkes.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

estimate_image_depth.md

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_image_depth.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_pareto_alpha.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

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

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

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_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

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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_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

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

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

extract_timeseries_raw.py

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

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

extract_triples_spacy_es.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

extract_triples_spacy_es.py

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

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

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

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

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

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fuzzy_merge_adaptive.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

fuzzy_merge_adaptive.py

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

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

geometric_mean.md

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

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

geometric_mean.py

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

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

gliner2_load_model.md

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

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

gliner2_load_model.py

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

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

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

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

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

histogram.md

chore: auto-commit (286 archivos)

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

chore: auto-commit (799 archivos)

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

hotness_score.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

impute.md

chore: auto-commit (286 archivos)

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)

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

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

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

isolation_forest_outliers.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

isolation_forest_outliers.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

kde_density_levels.md

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

kde_density_levels.py

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

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

kmeans_segments_test.py

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

kmeans_segments.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

kmeans_segments.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

linspace.md

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

marianmt_es_en_load_model.md

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

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

marianmt_es_en_load_model.py

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

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

melt_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

melt.md

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

melt.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

merge_graphs_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

merge_graphs.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

merge_graphs.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

min_max_scale.md

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mrebel_base_load_model.md

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

mrebel_base_load_model.py

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

mrebel_load_model.md

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

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

mrebel_load_model.py

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

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

mutual_info_columns_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

mutual_info_columns.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

mutual_info_columns.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

normality_tests_test.py

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

normality_tests.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

normality_tests.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

ops_to_rdf_triples.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

ops_to_rdf_triples.py

feat: funciones datascience — ops_to_rdf_triples, ops_to_sigma_json, render_sigma_html

2026-04-02 22:03:51 +02:00

ops_to_sigma_json.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

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

ops_to_sigma_json.py

feat: funciones datascience — ops_to_rdf_triples, ops_to_sigma_json, render_sigma_html

2026-04-02 22:03:51 +02:00

parse_amazon_ranking_html_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

parse_amazon_ranking_html.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

parse_amazon_ranking_html.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

parse_rebel_output.md

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

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

parse_rebel_output.py

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

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

pca_explained_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

pca_explained.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

pca_explained.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

pearson.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

pivot_table_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

pivot_table_duckdb.md

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

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

pivot_table_duckdb.py

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

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

pivot_test.py

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

pivot.md

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pivot.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

plot_heatmap_log.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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plot_heatmap_log.py

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plot_kde_2d.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

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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

profile_datetime_test.py

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

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

profile_datetime.md

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

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

profile_datetime.py

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

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

project_clusters_2d_test.py

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

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

project_clusters_2d.md

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

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

project_clusters_2d.py

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

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

pull_gsc_search_analytics_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

pull_gsc_search_analytics.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

pull_gsc_search_analytics.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

query_osint_db_test.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

query_osint_db.md

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

query_osint_db.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

rebel_load_model.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

rebel_load_model.py

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

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

remove_background.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

remove_background.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

remove_words_from_column.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

remove_words_from_column.py

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

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

render_automatic_eda_pdf_test.py

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

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

render_automatic_eda_pdf.md

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

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

render_automatic_eda_pdf.py

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

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

render_automatic_eda_pptx_test.py

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

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

render_automatic_eda_pptx.md

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

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

render_automatic_eda_pptx.py

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

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

render_eda_markdown_test.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

2026-06-29 04:05:38 +02:00

render_eda_markdown.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

render_eda_markdown.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

2026-06-29 04:05:38 +02:00

render_eda_pdf_test.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

2026-06-29 04:05:38 +02:00

render_eda_pdf.md

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

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

render_eda_pdf.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

2026-06-29 04:05:38 +02:00

render_sigma_html.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

render_sigma_html.py

feat: funciones datascience — ops_to_rdf_triples, ops_to_sigma_json, render_sigma_html

2026-04-02 22:03:51 +02:00

resample_timeseries_test.py

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

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

resample_timeseries.md

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

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

resample_timeseries.py

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

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

rolling_window.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

run_eda_models_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

run_eda_models.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

run_eda_models.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

score_demand_signal_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

score_demand_signal.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

score_demand_signal.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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scrape_aliexpress_trending.md

feat(shell): auto-commit con 31 cambios

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

scrape_aliexpress_trending.py

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scrape_amazon_bestsellers.md

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scrape_amazon_bestsellers.py

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scrape_competitor_prices.md

feat(shell): auto-commit con 31 cambios

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scrape_google_trends.py

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feat(shell): auto-commit con 31 cambios

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scrape_tiktok_creative.py

feat(shell): auto-commit con 31 cambios

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select_groupby_keys_test.py

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

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

select_groupby_keys.md

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

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

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