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Iniciar SesiónCuándo correlacionar solo suma ruido
5 tareas · 35 min · Principiante
Después de tres meses de correlación, Andamar tiene tres reglas nuevas y la jefa del turno pregunta una cosa sencilla: ¿valieron la pena? Una regla de correlación es más difícil de escribir, de probar y de explicar que una simple; solo se justifica si hace algo que la simple no hacía. Aquí comparas cada correlación con las reglas de las que parte, miras cuánto cuesta cada incidente que encuentra y cuántos pierde por el camino. Todo es lectura de tablas de ejemplo.
Objetivo de la sala
Después de tres meses de correlación, Andamar tiene tres reglas nuevas y la jefa del turno pregunta una cosa sencilla: ¿valieron la pena? Una regla de correlación es más difícil de escribir, de probar y de explicar que una simple; solo se justifica si hace algo que la simple no hacía. Aquí comparas cada correlación con las reglas de las que parte, miras cuánto cuesta cada incidente que encuentra y cuántos pierde por el camino. Todo es lectura de tablas de ejemplo.Correlacionar ayuda cuando la combinación es rara aunque cada pieza sea común: muchos fallos y después un éxito, de la misma cuenta, es mucho menos frecuente que cualquiera de los dos por separado. Y solo suma ruido cuando se combinan señales comunes con «o», cuando la ventana es tan amplia que cualquier cosa coincide, o cuando la regla combinada alerta casi tanto como la simple.
La medida es la misma de todo el catálogo: precisión (verdaderos entre disparos), minutos de revisión por verdadero y, para que no se premie callar, cuántos incidentes de la regla simple se pierden.
Esta tarea se hace en el laboratorio
Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.
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¿Cuándo está justificada una regla de correlación frente a la regla simple de la que parte?
Abre las tablas reglas_simples y reglas_correlacion. Calcula la precisión de cada regla de correlación: verdaderos entre disparos. Una de ellas combina señales con «o», es decir, alerta si ocurre cualquiera de ellas: eso no es correlacionar, es sumar las alertas de tres reglas en una.
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Escribe el identificador de la regla de correlación con la menor precisión.
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Divide verdaderos entre disparos_mes en cada fila de reglas_correlacion.
COR-A1 es la secuencia «fallos y después éxito». Alerta poco, pero cada alerta cuesta más minutos de revisión, porque trae más contexto que revisar. Lo que importa es el costo por incidente encontrado: disparos por minutos por alerta, entre verdaderos.
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Escribe los minutos de revisión por cada verdadero de COR-A1.
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disparos_mes por minutos_por_alerta, dividido entre verdaderos, con las cifras de COR-A1.
COR-A1 parte de R-01, que sí alertaba todos los incidentes de este tipo, con mucho ruido. La correlación mejora la precisión pero exige la secuencia dentro de una ventana: un incidente cuyo éxito llega fuera de ella, o desde otro origen, ya no cumple la regla. Hay que contar cuántos se pierden respecto a la regla simple.
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Escribe cuántos verdaderos que R-01 alertaba deja de alertar COR-A1.
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Resta los verdaderos de COR-A1 a los de R-01, en las dos tablas.
Una correlación mejora mucho la precisión y pierde algunos incidentes, otra mejora poco y otra empeora el cuadro. Hay que decidir con esas cifras, no con la elegancia de la lógica.
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¿Qué decides sobre las tres reglas de correlación?
Conectando con la base…
Tablas
reglas_simples
- id
- nombre
- disparos_mes
- verdaderos
- minutos_por_alerta
reglas_correlacion
- id
- nombre
- combina
- disparos_mes
- verdaderos
- minutos_por_alerta
El resultado aparece aquí.
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