Quiz sobre Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

¿Cuál es el objetivo principal del Análisis Exploratorio de Datos (EDA)?

• Identificar errores obvios en los datos

• Crear modelos predictivos

• Visualizar datos de forma atractiva

• Limpiar datos inconsistentes

¿Qué mide la media en estadística descriptiva?

• La puntuación media en orden ascendente

• El valor más frecuente

• El valor medio de un conjunto de datos

• La dispersión de los datos

¿Qué es un outlier?

• Un valor que representa la media de un conjunto de datos

• Un valor que se encuentra en el centro de la distribución

• Un registro duplicado en un conjunto de datos

• Un punto de datos que se desvía significativamente de los demás

¿Cuál de las siguientes es una técnica de análisis univariado?

• Análisis de componentes principales

• Análisis de regresión múltiple

• Cálculo de la media de una variable

• Análisis de clusters

¿Qué se busca con la limpieza de datos?

• Eliminar datos redundantes y optimizar recursos

• Crear visualizaciones atractivas

• Aumentar la cantidad de datos disponibles

• Generar modelos predictivos

¿Qué técnica se utiliza para identificar valores atípicos?

• Análisis de regresión

• Transformación de variables

• Diagramas de caja

• Análisis de correlación

¿Qué es la normalización de datos?

• Ajustar la media y la desviación estándar a cero y uno

• Sustituir valores faltantes por promedios

• Escalar los datos a un rango específico

• Eliminar registros duplicados

¿Cuál es un ejemplo de análisis multivariado?

• Análisis de la relación entre precio y ventas

• Cálculo de la media de ventas

• Cálculo de la moda de un conjunto de datos

• Visualización de datos en un gráfico

¿Qué se entiende por estadística descriptiva?

• La creación de modelos complejos

• La limpieza de datos inconsistentes

• El análisis de datos para hacer predicciones

• El resumen y presentación de resultados de un conjunto de datos

¿Qué se debe hacer con los registros que contienen valores faltantes?

• Duplicarlos para mantener la cantidad de datos

• Ignorarlos completamente

• Reemplazarlos con un valor predeterminado

• Siempre eliminarlos