Minería de Datos

¿Cuál es la definición principal de Minería de Datos?

• El proceso de almacenar grandes cantidades de datos en servidores

• El proceso de descubrir patrones y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos

• El proceso de visualizar datos a través de gráficos y tablas

• El proceso de crear bases de datos desde cero para una empresa

¿Cuál de las siguientes es una técnica de aprendizaje supervisado?

• Agrupamiento (Clustering)

• Reglas de asociación

• Clasificación

• Análisis de redes

Si un supermercado analiza los datos de sus clientes para identificar grupos con comportamientos de compra similares (ej. "jóvenes universitarios", "familias con niños") sin tener etiquetas predefinidas, ¿Qué técnica de minería de datos estaría utilizando?

• Regresión

• Clasificación

• Reglas de Asociación

• Agrupamiento (Clustering)

Un analista está estudiando un conjunto de datos sobre la satisfacción del cliente, con el atributo "Nivel de Satisfacción" que contiene los valores: "Muy Insatisfecho", "Insatisfecho", "Neutral", "Satisfecho", "Muy Satisfecho". ¿Qué tipo de atributo es este?

• Nominal

• Ordinal

• De Razón

• Discreto

En la metodología CRISP-DM, ¿En qué fase se seleccionan y aplican los algoritmos de minería de datos como RandomForest o BayesNet?

• Modelado

• Preparación de los datos

• Comprensión del negocio

• Evaluación

¿Cuál es el propósito principal de usar la técnica de validación cruzada (Cross-validation) en la fase de Modelado?

• Limpiar los datos de valores atípicos y faltantes

• Acelerar el tiempo de entrenamiento del algoritmo

• Estimar cómo se desempeñará el modelo con datos nuevos que no ha visto

• Seleccionar los atributos más importantes para el modelo

Según el diagrama del proceso CRISP-DM, existe una fuerte relación iterativa inicial entre dos fases. ¿Cuáles son?

• Modelado y Evaluación

• Comprensión del Negocio y Comprensión de los Datos

• Preparación de los Datos y Modelado

• Evaluación y Despliegue

En la matriz de confusión, el término 'Falsos Negativos' (FN) se refiere a:

• Casos que eran negativos y el modelo correctamente predijo como negativos

• Casos que eran negativos y el modelo incorrectamente predijo como positivos

• Casos que eran positivos y el modelo incorrectamente predijo como negativos

• Casos que eran positivos y el modelo correctamente predijo como positivos

Un proyecto de minería de datos fracasa. El modelo predictivo tiene un F1-Score alto (es técnicamente bueno), pero los directivos de la empresa concluyen que los resultados no ayudan a resolver el problema de negocio original (por ejemplo, no ayuda a reducir costos ni a aumentar ventas). Según la metodología CRISP-DM, ¿Qué fase inicial fue muy probablemente descuidada o mal ejecutada?

• Preparación de los datos

• Modelado

• Despliegue

• Comprensión del Negocio

Un científico registra la temperatura diaria en grados Celsius y la altura de una planta en centímetros. ¿Cuál es la principal diferencia entre estos dos tipos de atributos numéricos?

• La temperatura (°C) es un atributo Ordinal y la altura (cm) es un atributo Nominal

• Ambos son atributos de Razón porque se miden con números reales

• La altura (cm) es un atributo de Razón y Temperatura (°C) es de Intervalo

• La altura es un atributo Discreto porque se mide en pasos, mientras que la temperatura es Continua