ANÁLISIS_ZYLLICA // v2.1

GALERÍA

Visualizando la distribución matemática de la inteligencia estratégica global.

LABS_ZYLLICA

DIAGNÓSTICO_MOTOR
> KERNEL: LISTO_CUÁNTICO
> LATENCIA: 0.002ms
_NÚCLEO_ACTIVO

VALOR_ESTRATÉGICO //

Proyectando más de 10,000 trayectorias estocásticas para identificar exposición al riesgo de cola en entornos volátiles.

NODO_ACTIVO: MONTECARLO
RENDER: GPU_ULTRA | 120fps
© 2026 UNIDAD_ANALÍTICA ZYLLICA
FUERZA_SEÑAL: 98.4%

OPTIMIZADOR_ZYLLICA

REGISTROS_PROCESO
_ESTADO: EVOLUCIONANDO

OBJETIVO_ESTRATEGICO //

Descubrimiento automatizado de soluciones Pareto-Óptimas para compensaciones multivariable. Analizando: Portfolio Risk vs Return Efficiency. El sistema identifica la 'Frontera Eficiente' donde ninguna métrica puede mejorar sin degradar otra.

VISOR_02 // MAPA_MULTI_OBJETIVO
X: ÍNDICE_RIESGO | Y: RATIO_RETORNO
OPTIMIZADOR_NEURAL_ZYLLICA v5.0
PRECISIÓN: 99.2% | HEURÍSTICA: NSGA-II

NÚCLEO_GINI_ZYLLICA

REGISTROS_ECONOMÉTRICOS
_CÁLCULO_ÍNDICE: COMPLETADO
ÍNDICE_GINI_ACTUAL

0.6429

IMPACTO_ESTRATÉGICO //

Midiendo la Desigualdad de Distribución dentro de Market Share Concentration Risk. . Un índice más alto indica una concentración extrema, sugiriendo riesgos de dependencia sistémica. La Línea de Igualdad (Diagonal) representa la eficiencia de distribución perfecta.

VISOR_04 // MAPA_CURVA_LORENZ
X: POBLACIÓN_ACUMULADA | Y: VALOR_ACUMULADO
PERCENTIL_POBLACIÓN (%)ACUMULACIÓN_VALOR (%)
UNIDAD_CONCENTRACIÓN_ZYLLICA v7.0
METODOLOGÍA: CÁLCULO_INTEGRAL_DISTRIBUCIÓN

XAI_ZYLLICA

REGISTROS_SISTEMA
_EXPLICADOR: LISTO

REPORTE_DE_EXPLICABILIDAD //

Visualización de Atribución de Variables mediante valores SHAP. El Cian indica impacto positivo hacia la decisión, mientras que el Rosa indica factores de riesgo.

VISOR_03 // DINÁMICA_DE_FUERZA_SHAP
BASE: 450.00 | PREDICCIÓN: 628.31
PUNTAJE_CRÉDITO [+14]INGRESO_ANUAL [+105]RATIO_DEUDA [+70]VALOR_ACTIVOS [+76]TENDENCIA_MERCADO [-78]ESTABILIDAD_HISTÓRICA [-8]
INTERPRETADOR_ZYLLICA v6.1
MODO_CÁLCULO: ATRIBUCIÓN_ADITIVA_DE_VARIABLES

PROYECCIÓN_ZYLLICA

REGISTROS_PREDICTIVOS
_ESTADO_MODELO: ESTABLE

ANÁLISIS_MODELO //

Proyectando Global Supply Chain Throughput mediante Inferencia Bayesiana. La Banda Espectral representa el intervalo de credibilidad del 95%. Observe cómo la incertidumbre se amplifica a medida que aumenta la distancia temporal de la última observación.

VISOR_05 // MAPA_PROYECCIÓN_TEMPORAL
PRUEBA_SIG: PASA | TASA_ERR: 2.4%
PERIODO_ACTUALEJE_TIEMPO (T+N)
UNIDAD_PREDICTIVA_ZYLLICA v8.0
MOTOR: HÍBRIDO_BAYESIANO_LSTM

SEGMENTACIÓN_ZYLLICA

DIAGNÓSTICO_MOTOR
_CLUSTERING: ACTIVO

CONTEXTO_MODELO //

Aplicando Clústeres K-Means a Global Consumer Behavioral RFM. . El motor identifica agrupaciones naturales en un espacio de alta dimensionalidad basado en proximidad Euclidiana. Cada centroide actúa como ancla gravitacional para una cohorte de comportamiento específica.

VISOR_06 // MAPA_DISTRIBUCIÓN_CLÚSTERES
ALGO: MÉTODO_DE_LLOYD | ITERACIONES: 24
UNIDAD_SEGMENTACIÓN_ZYLLICA v9.0
MÉTRICA_DISTANCIA: EUCLIDIANA | CONVERGENCIA: ESTABLE

CINÉTICA_ZYLLICA

FLUJO_NEURAL_LOGS
_GRAVEDAD: ACTIVADA

MANUAL_INTERACCIÓN //

1. MAGNETISMO: Mueve el cursor para deformar el campo de datos.
2. PULSO: Haz clic en nodos para disparar ondas de propagación.
3. ANÁLISIS: Visualizando dependencias estructurales en tiempo real.
VISOR_07 // TOPOLOGÍA_CINÉTICA_v7.2
NODOS: 45 | ENLACES: 283 | FÍSICA: ON
UNIDAD_DE_RESILIENCIA_SISTÉMICA
CÁLCULO: DEFORMACIÓN_CINÉTICA_TRT
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