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Quizziz EDA Workshop DS

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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuál es el objetivo del Análisis exploratorio de datos(EDA)?

Descubrir patrones en los datos.

Crear nuevas características.

Desarrollar modelos de Machine Learning.

Todas las anteriores.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

¿Cuál es la diferencia entre un histograma y un diagrama de barras?

Un histograma muestra la distribución de datos continuos, mientras que un diagrama de barras representa datos discretos.

Un histograma se utiliza para datos cualitativos, mientras que un diagrama de barras se utiliza para datos cuantitativos.

Un histograma utiliza barras para representar frecuencias de clases en un rango continuo, mientras que un diagrama de barras muestra la frecuencia de categorías discretas.

Un histograma y un diagrama de barras son términos intercambiables, ambos representan la distribución de datos en un conjunto.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

¿Qué es un diagrama de dispersión?

Un gráfico que muestra la relación entre dos variables mediante puntos en un plano cartesiano.

Un tipo de gráfico circular utilizado para representar la distribución de datos en diferentes categorías.

Un diagrama que muestra la distribución de datos en forma de barras para resaltar tendencias y patrones.

Un gráfico que representa la variabilidad de una única variable a lo largo de un eje horizontal.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

Seleccione la opción incorrecta.

Media Image
Media Image
Media Image

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Media Image

Seleccione la variable independiente con mayor correlación con la variable objetivo PrecioVenta.

EstadoCasa

Vecindario_E

FechaRemodelacion

PrecioVenta

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipos de datos deben imputarse?

Valores NaN.

Valores extremos.

Ambos

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

¿Qué problema puede surgir durante un análisis exploratorio de datos(EDA) al detectar multicolinealidad en un conjunto de datos?

Mejora en la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos.

Aumento en la precisión de las predicciones del modelo.

Reducción en el riesgo de sobreajuste (overfitting).

Dificultad para interpretar la importancia relativa de las variables independientes.

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