🏎️ Una pasión impulsada por datos: Prediciendo al campeón de F1 2024 📊🚀
- Matias Rossi
- 11 dic 2024
- 4 Min. de lectura
Si me conocés, sabés cuánto amo la Fórmula 1: la velocidad, la estrategia, la precisión. Por eso, cuando un periodista italiano especializado en motorsport me contactó por LinkedIn con un proyecto único, ¡no pude resistirme! Me pidió que calculase las probabilidades de que Max Verstappen, Lando Norris o Charles Leclerc ganaran el Campeonato de Pilotos 2024, ¡y solo quedaban 6 carreras!
Al principio, pensé: ¿Cómo voy a lograr esto?. Las probabilidades y simulaciones no eran mi punto fuerte, pero con ayuda de ChatGPT, tutoriales en YouTube y mucha determinación, me lancé al desafío. En dos semanas intensas, no solo completé el análisis, sino que aprendí un montón de técnicas nuevas, como simulaciones de Monte Carlo y probabilidades acumuladas, y diseñé un informe profesional del que estoy increíblemente orgulloso. Este no fue solo un proyecto: fue un momento clave en mi carrera.
📎 Explora el proyecto
Si querés conocer más:
Lee el artículo: https://www.funoanalisitecnica.com/2024/10/f1-verstappen-vince-titolo.html
Descarga los archivos del proyecto: F1 2024 Championship Probabilities.
Mira el informe completo en Canva: PDF Report Here
💡 El proceso: Explorando dos escenarios
Una de las partes más fascinantes de este proyecto fue analizar dos escenarios. ¿Por qué? Para el momento en que comencé, McLaren había mostrado un increíble aumento en su rendimiento durante las últimas 8 carreras. Con Lando Norris logrando resultados consistentes, pensé que sería interesante ver qué pasaría si esa tendencia se mantuviera en el resto de la temporada.
Por eso, ejecuté simulaciones en dos escenarios:1️⃣ Resultados de toda la temporada, reflejando el dominio de Verstappen.2️⃣ Resultados de las últimas 8 carreras, capturando el impulso ascendente de McLaren para explorar qué pasaría si esa tendencia se extendiera al resto del campeonato.
Este enfoque me permitió contrastar la consistencia de Verstappen a lo largo del año con el reciente pico de rendimiento de Norris y evaluar cómo podría desarrollarse el campeonato en ambos casos.
📈 Cómo lo hice: Combinando análisis y visualización
1. Preparación de datos en Excel
El análisis comenzó organizando los datos de las carreras en Excel. Usé funciones como RAND, IF y VLOOKUP para calcular probabilidades para cada piloto en ambos escenarios. Luego, automatizé el proceso usando Macros de Excel, lo que me permitió ejecutar 1000 simulaciones de Monte Carlo para cada escenario, capturando todos los resultados posibles de las últimas 6 carreras.
Resultados clave
1️⃣ Resultados de toda la temporada:
Verstappen gana el campeonato en 100% de las simulaciones 🏆.
Asegura la mayoría de puntos en 71-72% de los casos, mientras que Norris solo lo hace en 23-24%. Ni Norris ni Leclerc tenían posibilidades de ganar el título.
2️⃣ Resultados de las últimas 8 carreras:
Norris mejora notablemente, ganando la mayoría de puntos en 76-77% de las simulaciones 🚀, pero sus chances de campeonato solo suben un 1-2%.
Leclerc gana la mayoría de puntos en el 20% de los casos, mientras que el dominio de Verstappen baja un 5%, aunque sigue ganando el campeonato en 98-99% de las simulaciones.
La diferencia promedio de puntos entre Norris y Verstappen en este escenario fue de 30-31 puntos al final del campeonato.
2. Visualización de datos con Canva
Una vez finalizado el análisis, pasé a la presentación de los resultados. Usando Canva, creé un informe visualmente impactante que combinó claridad y creatividad. Mi experiencia con Canva viene de hace años, cuando manejaba la página de Instagram de mi centro de fitness, diseñando posts en un elegante estilo dorado, blanco y negro. Este proyecto fue una oportunidad para llevar esas habilidades al mundo profesional, creando un informe que podría fácilmente estar en una revista internacional de motorsport.
🎯 Por qué este proyecto fue clave
Este proyecto marcó un antes y un después en mi carrera como analista de datos, permitiéndome:
Ganar experiencia práctica con simulaciones de Monte Carlo y modelos de probabilidad.
Automatizar procesos complejos con Macros de Excel.
Combinar conocimientos técnicos con visualización de datos para contar una historia convincente.
Desarrollar informes profesionales con Canva, mostrando hallazgos de manera atractiva y efectiva.
Estas son habilidades clave para transformar datos crudos en insights accionables, ya sea en deportes, negocios o cualquier industria.
🏆 El resultado
¿Los resultados? ¡Acertados! Max Verstappen ganó el campeonato una carrera antes del final, tal como predijo mi análisis 🎉. Y debo admitir que fue un gran alivio—bromeé diciendo que, si me equivocaba, ¡dejaba las probabilidades para siempre! 😅
Como broche de oro, el informe fue publicado en una revista italiana de motorsport (sí, está en italiano, ¡así que preparen el Google Translate! 🇮🇹). Ver mi trabajo reconocido de esta manera fue un gran hito en mi carrera.
💬 Pensamientos finales
Este proyecto no solo se trató de predecir resultados de F1—fue sobre crecer, aprender y superar mis límites. Desde explorar nuevas técnicas hasta presentar hallazgos de manera visualmente atractiva, esta experiencia reforzó mi pasión por el análisis de datos, la visualización y la creación de insights útiles.
¡Conectemos si querés charlar sobre cómo los datos pueden impulsar mejores decisiones en deportes, negocios o cualquier otro ámbito! 🚀
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