De los datos a la tesis
Modelos con sus diagnósticos, el código a la vista y un reporte con la metodología documentada. Quien revise tu trabajo puede reproducir cada número.
Sube tus datos y pregunta en lenguaje natural. Un agente escribe y ejecuta el código, y te devuelve resultados, un dashboard y un reporte.
¿Cómo se mueven la inflación y la tasa de interés?
La inflación sigue a la tasa con unos meses de rezago. Corrí el modelo con sus diagnósticos y armé el dashboard.
1.7 %
4.3 %
4 %
Inflación y tasa de interés
Excel para limpiar, Python o R para modelar, una terminal para los datos de mercado, Word para el informe. Cada salto cuesta tiempo, y es donde se cuelan los errores.
Excel
Python / R
Terminal
BI
Word
Todo ocurre en el mismo proyecto
Datos, código, modelos, gráficas y reporte viven juntos. Lo que hace el agente queda registrado y se puede reproducir.
Tres maneras de usarlo, un mismo espacio de trabajo
Modelos con sus diagnósticos, el código a la vista y un reporte con la metodología documentada. Quien revise tu trabajo puede reproducir cada número.
Sube el Excel del cliente, pide el análisis y comparte un dashboard con un enlace. Menos saltos entre herramientas, menos errores de copia.
Precios, tipos y series macro en el mismo espacio donde modelas y reportas, sin juntar cinco herramientas.
Las herramientas de un analista, en un solo espacio de trabajo
Escribes lo que quieres analizar. El agente escribe el código en Python, R o SQL, lo ejecuta y explica el resultado.
Corre un ARIMA y pronostica 12 meses
Listo: ARIMA(1,1,1), AIC 214.3. Aquí está el pronóstico.
OLS con diagnósticos, ARIMA, GARCH, Logit, Probit, cointegración de Johansen y causalidad de Granger, sobre statsmodels y arch.
Arma paneles con tus datos o déjalo en automático, preséntalos en pantalla completa y compártelos con un enlace. Cada gráfica muestra su fuente.
Ejecutivo o técnico, en PDF o Word, con el código y la metodología incluidos.
Informe técnico
Precios de acciones, tipos de interés y series macroeconómicas en tiempo real, directo al análisis.
Editor de Python, R y SQL para cuando prefieres escribir el código tú.
import statsmodels.api as sm
X = sm.add_constant(df[['Revenue', 'R&D']])
model = sm.OLS(df['Net Income'], X).fit()
print(model.summary())
R-squared: 0.987 Durbin-Watson: 1.94 Prob (F-stat): 0.0267CSV, Excel, PDF o una API. El agente los lee y los deja listos para analizar.
En lenguaje natural. El agente ejecuta el código, corre los modelos y te enseña qué hizo.
PDF o Word con metodología reproducible, listo para una reunión o un cliente.
Estamos abriendo el acceso a un grupo pequeño de analistas, investigadores y estudiantes. Si recibiste una invitación, entra con tu cuenta.
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