Arquitectura de datos
para la toma de decisiones

Preparación y procesamiento de datos

Te ayudamos a estructurar y procesar tus datos para dar solidez
y autoridad técnica a tu investigación científica.

No te quedes atrás, transformamos datos complejos en rigor metodológico y decisiones estratégicas

En DATAdaf somos un equipo de científicos de datos listos para estructurar, analizar y rentabilizar tu información. No importa si necesitas blindar la metodología de tu tesis de pregrado, maestría o doctorado, o si buscas optimizar los procesos de tu empresa: le damos a tu proyecto el respaldo técnico que la realidad exige.

Nos encargamos del trabajo pesado. Dominamos la extracción masiva de datos con web scraping, construimos datasets a medida, aplicamos estadística avanzada y diseñamos reportes visuales.

Tú pones el objetivo. Nosotros construimos la arquitectura de datos para que lo alcances con seguridad y precisión.

Metodologías

Herramientas analíticas de vanguardia para el rigor científico.

Diseño de Estudios e Inferencia Causal

  • Diseños experimentales y cuasi-experimentales (Grupos de control, aleatorización y grupos intactos)
  • Diseños observacionales y longitudinales (Transversales, trend, cohortes y panel)
  • Diseños ex post facto y análisis causal-comparativo
  • Análisis de series de tiempo interrumpidas (Evaluación de impacto)

Estadística Inferencial y Pruebas de Hipótesis

  • Pruebas de comparación de medias (T de Student para muestras independientes y relacionadas, Z-test)
  • Pruebas no paramétricas y de distribución libre (U de Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis)
  • Análisis de varianza y covarianza (ANOVA)
  • Pruebas de asociación, correlación y proporciones (Pearson, Spearman, Chi-cuadrado y Exacta de Fisher)

Modelos Lineales y Multivariados

  • Modelos de regresión (Lineal, logística múltiple y Poisson)
  • Reducción de dimensionalidad y variables latentes (PCA, Análisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio)
  • Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM)

Análisis de Series de Tiempo y Pronóstico

  • Modelos autorregresivos y de medias móviles (ARIMA, SARIMA, ARIMAX)
  • Suavizado exponencial y modelos aditivos de predicción (Prophet, Holt-Winters)
  • Modelos de heterocedasticidad condicional para volatilidad (ARCH / GARCH)
  • Vectores Autorregresivos (VAR) y análisis de cointegración

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

  • Algoritmos de clasificación y regresión avanzada (Random Forest, XGBoost, Máquinas de Vectores de Soporte - SVM)
  • Métodos de agrupamiento o clustering (K-Means, DBSCAN, Clustering Jerárquico)
  • Reducción de dimensionalidad no lineal (t-SNE, UMAP)

Análisis de Datos No Estructurados (Texto y Visión Computacional)

  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), minería de texto y análisis de sentimiento
  • Modelado de tópicos (Latent Dirichlet Allocation) y extracción de entidades
  • Embeddings de texto para análisis semántico vectorial
  • Visión artificial, detección de objetos en tiempo real (YOLO) y extracción cuantitativa de datos en video
  • Segmentación semántica de imágenes y reconocimiento algorítmico de patrones visuales

Estadística Espacial y Análisis de Redes Complejas

  • Geoestadística y autocorrelación espacial (I de Moran / LISA)
  • Modelos de regresión geográficamente ponderada (GWR)
  • Análisis de hotspots y estimación de densidad de Kernel
  • Análisis de Redes Sociales y Complejas (SNA), métricas de centralidad e intermediación topológica

Minería de Datos y Análisis de Sentimiento

  • Análisis de Sentimiento
  • Minería de Datos

Bases de Datos

Trabajamos con todas las fuentes de datos públicas

Banco Mundial
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)
CEPALSTAT - Comisión Económica para América Latina y el Caribe
FAO - Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
INEI - Instituto Nacional de Estadística e Informática
JNE - Jurado Nacional de Elecciones
OCDE - Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Portal de Transparencia Estándar Perú
Banco Mundial
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)
CEPALSTAT - Comisión Económica para América Latina y el Caribe
FAO - Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
INEI - Instituto Nacional de Estadística e Informática
JNE - Jurado Nacional de Elecciones
OCDE - Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Portal de Transparencia Estándar Perú
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CEPALSTAT - Comisión Económica para América Latina y el Caribe
FAO - Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
INEI - Instituto Nacional de Estadística e Informática
JNE - Jurado Nacional de Elecciones
OCDE - Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos
Portal de Transparencia Estándar Perú

Web scraping para extraer datos de páginas web

Visualización de Datos

Te ofrecemos soluciones visuales que expresan lo que tus datos quieren decir.

Supera la rigidez de los gráficos comunes

Testimonios

Lo que dicen quienes confían en nuestra arquitectura de datos

★★★★★

"La culminación de mi tesis doctoral fue posible gracias a un acompañamiento excepcional. El soporte brindado no solo garantizó una corrección de estilo pulcra y profesional, sino que fue determinante en la estructuración y ejecución metodológica, aportando la solidez técnica necesaria para mi grado en Negocios Globales."

Ivan D.Doctor en Negocios Globales, Universidad Ricardo Palma
★★★★★

"Gracias a DATAdaf, logré materializar el diseño de investigación que tenía proyectado para mi tesis de licenciatura. Pude realizar la detección de rejas viales en toda Lima Metropolitana utilizando el modelo YOLO26 y técnicas de visión artificial. Recomiendo ampliamente a DATAdaf porque su enfoque logra trascender las metodologías tradicionales."

Antonio U.Bachiller en Ciencias Políticas por la UPC
★★★★★

"El año pasado quise trabajar en un proyecto personal orientado a la visualización de datos de corte transversal y me sirvió mucho la ayuda con los gráficos, la codificación y sus buenas prácticas. Recomiendo DATAdaf a todo aquel que esté interesado en el mundo de los datos."

Mia T.B.S. in Political Science, Universidad de Arizona
★★★★★

"Trabajé con DATAdaf para aterrizar el análisis de datos de un proyecto inmobiliario y los resultados cumplieron totalmente mis expectativas. Me ayudaron a organizar variables complejas y a traducirlas en una infografía técnica clara, resolviendo dudas puntuales sobre el procesamiento de la información. Es una opción práctica y profesional para quienes necesitan rigor en la visualización de datos aplicados a la arquitectura."

Jimena T.Estudiante de arquitectura, Universidad de Lima
★★★★★

"La culminación de mi tesis doctoral fue posible gracias a un acompañamiento excepcional. El soporte brindado no solo garantizó una corrección de estilo pulcra y profesional, sino que fue determinante en la estructuración y ejecución metodológica, aportando la solidez técnica necesaria para mi grado en Negocios Globales."

Ivan D.Doctor en Negocios Globales, Universidad Ricardo Palma
★★★★★

"Gracias a DATAdaf, logré materializar el diseño de investigación que tenía proyectado para mi tesis de licenciatura. Pude realizar la detección de rejas viales en toda Lima Metropolitana utilizando el modelo YOLO26 y técnicas de visión artificial. Recomiendo ampliamente a DATAdaf porque su enfoque logra trascender las metodologías tradicionales."

Antonio U.Bachiller en Ciencias Políticas por la UPC
★★★★★

"El año pasado quise trabajar en un proyecto personal orientado a la visualización de datos de corte transversal y me sirvió mucho la ayuda con los gráficos, la codificación y sus buenas prácticas. Recomiendo DATAdaf a todo aquel que esté interesado en el mundo de los datos."

Mia T.B.S. in Political Science, Universidad de Arizona
★★★★★

"Trabajé con DATAdaf para aterrizar el análisis de datos de un proyecto inmobiliario y los resultados cumplieron totalmente mis expectativas. Me ayudaron a organizar variables complejas y a traducirlas en una infografía técnica clara, resolviendo dudas puntuales sobre el procesamiento de la información. Es una opción práctica y profesional para quienes necesitan rigor en la visualización de datos aplicados a la arquitectura."

Jimena T.Estudiante de arquitectura, Universidad de Lima

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