Diego Tascon

Sobre mí

Antes de convertirme en analista, pasé años en roles operativos y administrativos donde la precisión de los datos era crítica para la operación diaria. Ahí entendí algo fundamental: los datos no solo se registran, se interpretan — y esa interpretación es la que mueve los resultados del negocio.

Esa convicción me llevó a formarme en análisis de datos, combinando Python, SQL y herramientas de Business Intelligence con una visión que pocos analistas tienen: el entendimiento real de cómo operan los negocios desde adentro.

Hoy desarrollo proyectos enfocados en las industrias que mejor conozco — Retail, E-commerce, Logística y Marketing Digital — donde transformo datos en decisiones accionables sobre rentabilidad, segmentación de clientes y optimización operativa.

No me quedo en el dashboard. Conecto los números con decisiones.

MODEL PERFORMANCE AUC-ROC 0.99

Accuracy

88%

Precision

75%

Recall

82%

F1 Score

0.79

KEY RESULTS

Revenue Recuperable $1.04M

Segmento Alta Intención 28% conv.

Eventos Analizados 2.7M+

Modelo listo para producción · Retail Rocket

E-commerce Funnel & Conversion Intelligence

2.7M+ Eventos

0.99 AUC-ROC · RF split 80/20 · test independiente

$1M+ Revenue Recuperable

Power BI — E-commerce Conversion Dashboard

Funnel de Conversión

Análisis Temporal

Abandono de Carrito

Segmentación de Clientes

Modelo Predictivo

Problema

Una plataforma de e-commerce con 2.7M+ eventos no sabía por qué perdía el 99.16% de sus visitantes sin comprar, ni qué segmentos valía la pena retener.

Enfoque

Pipeline Python → SQLite, análisis de funnel por etapas, clustering K-Means y modelo Random Forest (split 80/20) para predecir probabilidad de compra por visitante.

Decisiones

K-Means sobre algoritmos jerárquicos por escalabilidad en 2.7M+ eventos y clusters interpretables para negocio. Random Forest sobre regresión logística para capturar interacciones no lineales — el feature importance reveló que tiempo en sesión y páginas vistas superan al historial de compras como predictores de conversión.

Resultado

$1,039,050 en revenue recuperable, segmento "Compradores con Intención" con 28% de conversión como palanca principal y AUC-ROC 0.99 listo para producción.

Python

SQLite

Power BI

Pipeline de Riesgo Climático — Corredor Logístico Colombia

8 Nodos Monitoreados

1h Actualización

RT Tiempo Real

Power BI — Climate Risk Dashboard · Colombia

Monitoreo en Tiempo Real

Análisis Histórico

Selección por Ciudad

Problema

Un corredor logístico con 8 nodos en Colombia tomaba decisiones operativas de forma reactiva — sin visibilidad del impacto climático en tiempo real sobre rutas y capacidades.

Enfoque

Pipeline ETL automatizado en Python que extrae datos de OpenWeatherMap cada hora, clasifica riesgo operacional por umbrales (temperatura, humedad, viento, precipitación) y persiste en SQL Server.

Decisiones

Clasificación por umbrales fijos sobre ML supervisado: las operaciones logísticas necesitan reglas auditables y explicables, no cajas negras. SQL Server sobre alternativas ligeras por integración nativa con el ecosistema BI corporativo. Frecuencia horaria como balance entre frescura de datos y límites de la API.

Resultado

Dashboard ejecutivo con actualización horaria en Power BI — Santiago de Cali identificada como nodo prioritario, con distribución histórica 76.5% Bajo / 19.8% Medio / 3.7% Alto.

API Extract

Transform & Load

Power BI

Habilidades

Procesamiento

SQL (PostgreSQL) Python (Pandas, NumPy) ETL Processes APIs Integration Web Scraping Data Wrangling Git & GitHub

Análisis de Datos

Scikit-Learn Forecasting (Prophet) A/B Testing Estadística Aplicada Análisis de Cohortes Modelos de Regresión Segmentación RFM AI-Assisted Analysis

Visualización & BI

Power BI (DAX) Excel Avanzado Storytelling de Datos Dashboards Interactivos

Comunicación de Impacto

Traducción de hallazgos técnicos a impacto financiero y analogías claras.

Colaboración Activa

Equilibrio entre sinergia grupal y resolución autónoma de retos complejos.

Visión de Negocio

Alineación estratégica de los datos con los objetivos de rentabilidad corporativa.

Pensamiento Crítico

Cuestionamiento sistemático de datos, hipótesis y resultados para garantizar análisis confiables y libres de sesgo.

Formación

TripleTen

Data Analyst

Abr – Nov 2025 Completado

Python SQL Power BI Tableau Estadística Git & GitHub

DataCamp

Data Analyst in Python

Abr 2026 Completado

Python Pandas NumPy Matplotlib Estadística

DataCamp

Associate Data Analyst in SQL

Jul 2026 Completado

SQL Joins Subconsultas Funciones de Ventana Bases de Datos

Google

Digital Marketing & E-commerce

Nov 2024 Completado

Marketing Analytics E-commerce Email Marketing Customer Loyalty

UNAD · Universidad Ingeniería de Sistemas

1 / 9 · 2026 En curso

DataCamp Associate Data Analyst in SQL

70%

Inglés Inglés Técnico Profesional

Intermedio

Amazon Web Services AWS Cloud Practitioner

10%

Proyectos de Análisis de Datos

Vista rápida por industria — el análisis en profundidad y la narrativa técnica están en Proyectos Destacados.

Logística & Operaciones

ETL en tiempo real · API · Power BI

Pipeline de Riesgo Climático

Decisiones operativas proactivas · 8 nodos · actualización horaria · clasificación de riesgo Alto/Medio/Bajo en tiempo real

Python SQL Server Power BI

Ver Repositorio

Retail & E-commerce

+1M transacciones · RFM · Power BI

Online Retail II — Ventas & RFM

+1M transacciones · segmentación RFM · 23% de clientes → 80% revenue

Python SQL Server Power BI

Ver Repositorio

Retail & E-commerce

2.7M eventos · funnel · RF 0.99 AUC

E-commerce Funnel & Conversion

2.7M+ eventos · funnel 0.84% · $1M+ revenue recuperable · RF AUC-ROC 0.99

Python Random Forest Power BI

Ver Repositorio

Logística & Operaciones

Random Forest · demanda diaria · estacionalidad

Forecasting de Demanda Retail

Forecast diario a 90 días · estacionalidad semanal y anual · optimización de inventario por SKU

Scikit-Learn Time Series Pandas

Ver Repositorio

Industrias de Enfoque

Retail, Consumo Masivo & E-commerce

Optimización de inventarios, análisis de comportamiento de compra y segmentación de clientes para maximizar rentabilidad.

Retail Rocket Online Retail II Forecasting Retail

Logística & Operaciones

Monitoreo de riesgo operacional en tiempo real, análisis de SLA y reducción de costos mediante modelos predictivos de demanda.

Climate Pipeline Demand Forecasting

Growth Analytics & Experimentación

Análisis de funnel de conversión, cohortes de usuarios, segmentación comportamental y optimización de métricas de adquisición y retención.

Funnel & Conversion Segmentación K-Means

Banca, Fintech & Seguros

Scoring crediticio, detección de fraude, churn de cartera y análisis de riesgo mediante modelos de clasificación y series de tiempo.

Próximamente

Sobre mí

Visión Estratégica

Proyectos Destacados

E-commerce Funnel & Conversion Intelligence

Pipeline de Riesgo Climático — Corredor Logístico Colombia

Habilidades

Procesamiento

Análisis de Datos

Visualización & BI

Comunicación de Impacto

Colaboración Activa

Visión de Negocio

Pensamiento Crítico

Formación

Data Analyst

Data Analyst in Python

Associate Data Analyst in SQL

Digital Marketing & E-commerce

Proyectos de Análisis de Datos

Pipeline de Riesgo Climático

Online Retail II — Ventas & RFM

E-commerce Funnel & Conversion

Forecasting de Demanda Retail

Industrias de Enfoque

Retail, Consumo Masivo & E-commerce

Logística & Operaciones

Growth Analytics & Experimentación

Banca, Fintech & Seguros

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