Business Analytics Clase 2

¿Cuál es la primera pregunta que debes hacerte antes de iniciar un proyecto de Business Analytics?

• ¿Qué software usaré?

• ¿Qué problema quiero resolver?

• ¿Qué colores tendrá el dashboard?

• ¿Qué técnicas estadísticas usaré?

La metodología SMART sirve para:

• Medir la calidad de los datos.

• Formular objetivos claros y alcanzables.

• Corregir errores estructurales en los datos.

• Seleccionar KPIs adecuados.

Un KPI es:

• Una métrica cualquiera.

• Una meta fija que nunca cambia.

• Un indicador clave que mide el desempeño.

• Un software de visualización.

Los datos estructurados son:

• Videos y audios de clientes.

• Archivos XML.

• Publicaciones en redes sociales.

• Tablas de Excel con filas y columnas.

¿Qué técnica permite extraer automáticamente información de páginas web?

• Data Mining

• Data Cleaning

• Web Scraping

• Business Intelligence

El procesamiento de datos incluye:

• Hacer un análisis exploratorio y limpiar datos.

• Solo graficar tendencias.

• Ignorar valores faltantes.

• Solo almacenar datos.

¿Qué son los errores estructurales en los datos?

• Nombres mal escritos, mayúsculas/minúsculas inconsistentes.

• Datos que se repiten varias veces.

• Valores extremos.

• Datos nulos.

Sobre los valores atípicos, es correcto afirmar:

• Pueden ser errores o información clave según el contexto.

• Son lo mismo que datos faltantes.

• Siempre deben eliminarse.

• Nunca aportan valor.

¿Cuál NO es una opción común para manejar datos faltantes?

• Eliminar filas o columnas.

• Imputar valores con media o mediana.

• Cambiar los valores por aleatorios.

• Ajustar el análisis para manejar nulos.

Validar la calidad de datos significa:

• Revisar que tengan sentido y cumplan reglas del negocio.

• Eliminar siempre todos los outliers.

• Aumentar el tamaño del dataset.

• Automatizar gráficas.