Conceptos Básicos de Analítica de Datos

¿Qué es la analítica de datos?

• La analítica de datos es el proceso de eliminar datos irrelevantes de un conjunto de datos

• La analítica de datos es el proceso de predecir el futuro con certeza absoluta a partir de datos pasados

• La analítica de datos es el proceso de recolectar datos sin ningún propósito específico

• La analítica de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para encontrar patrones, tendencias y obtener información útil para la toma de decisiones.

¿Cuál es el objetivo principal de la analítica de datos?

• Analizar conjuntos de datos para obtener información útil y tomar decisiones informadas.

• Recopilar datos sin analizarlos

• Ignorar por completo los datos recopilados

• Tomar decisiones aleatorias sin respaldo

¿Por qué es importante la analítica de datos en la actualidad?

• La analítica de datos es irrelevante en la toma de decisiones

• No hay beneficios en identificar patrones y tendencias a través de la analítica de datos

• La analítica de datos es importante para tomar decisiones informadas, identificar patrones y tendencias, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva.

• Mejorar la eficiencia operativa no es una ventaja de la analítica de datos

¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?

• Los datos estructurados son más grandes que los no estructurados

• Los datos no estructurados son más fáciles de analizar

• La diferencia está en el color de los datos

• La diferencia radica en la organización y formato de los datos: estructurados vs no estructurados.

¿Qué es el Big Data y cómo se relaciona con la analítica de datos?

• El Big Data se relaciona con la analítica de datos al ser un término sin relación directa con la tecnología

• El Big Data es un proceso que implica la eliminación de datos irrelevantes para el análisis

• El Big Data se relaciona con la analítica de datos al proporcionar la infraestructura y la cantidad masiva de datos necesarios para realizar análisis detallados y extraer información valiosa.

• El Big Data es un tipo de software que se utiliza para realizar análisis de datos

¿Qué son los algoritmos de machine learning y su papel en la analítica de datos?

• Los algoritmos de machine learning son modelos matemáticos que permiten a las computadoras aprender patrones a partir de datos y tomar decisiones sin ser programadas explícitamente. En la analítica de datos, estos algoritmos se utilizan para identificar tendencias, predecir resultados y tomar decisiones basadas en los datos disponibles.

• Los algoritmos de machine learning son modelos matemáticos que solo se utilizan en la programación de videojuegos.

• Los algoritmos de machine learning son herramientas que no tienen aplicación en la analítica de datos.

• Los algoritmos de machine learning son programas informáticos que solo pueden tomar decisiones basadas en reglas predefinidas.

¿Qué es la visualización de datos y por qué es importante en la analítica?

• Es importante en la analítica porque dificulta la interpretación de los datos.

• La visualización de datos es la representación textual de información para facilitar su comprensión.

• La visualización de datos es la representación gráfica de información para facilitar su comprensión. Es importante en la analítica porque permite identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos de forma más intuitiva y rápida.

• La visualización de datos no tiene relación con la identificación de patrones o tendencias en los datos.

¿Cuál es el proceso básico de análisis de datos?

• Análisis, evaluación, implementación, resumen

• Recopilación, limpieza, transformación, visualización e interpretación de datos.

• Recopilación, transformación, interpretación, presentación

• Clasificación, organización, almacenamiento, distribución

¿Qué es la minería de datos y cómo se aplica en la analítica?

• La minería de datos es un juego de mesa popular. Se aplica en la analítica para predecir el clima.

• La minería de datos es un proceso para extraer oro y plata de las minas. Se aplica en la analítica para mejorar la calidad del aire.

• La minería de datos es un término utilizado en la industria de la construcción. Se aplica en la analítica para diseñar edificios.

• La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y tendencias significativos en grandes conjuntos de datos. Se aplica en la analítica para extraer información valiosa que puede ayudar en la toma de decisiones empresariales.

¿Cuál es la importancia de la ética en la analítica de datos?

• La ética en la analítica de datos es crucial para proteger la privacidad de las personas, garantizar la transparencia en el uso de los datos y promover la equidad en su análisis y aplicación.

• La ética en la analítica de datos no afecta la toma de decisiones

• La ética en la analítica de datos solo beneficia a las empresas

• La ética en la analítica de datos no es relevante