Descripción: El Análisis Z es un método estadístico que se utiliza para evaluar el rendimiento de un proceso mediante la aplicación de puntuaciones Z. Estas puntuaciones permiten determinar cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato de la media de un conjunto de datos. Este análisis es fundamental en la optimización de modelos, ya que ayuda a identificar valores atípicos y a evaluar la variabilidad de los datos. En el ámbito tecnológico, el Análisis Z se puede aplicar para mejorar la eficiencia de las consultas y la gestión de datos en diferentes sistemas de gestión de bases de datos. Además, en el campo del aprendizaje automático, se utiliza para normalizar datos antes de aplicar técnicas de Deep Learning y aprendizaje no supervisado. La capacidad de identificar patrones y anomalías en los datos a través del Análisis Z es crucial para la difusión de modelos y la gestión de procesos, ya que permite a los analistas de datos y a los científicos de datos tomar decisiones informadas basadas en la calidad y la integridad de los datos. En el ámbito de la forense digital, el Análisis Z puede ser utilizado para detectar irregularidades en los datos que podrían indicar actividades fraudulentas o maliciosas.
