WorksheetsMinería de Datos
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
¿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
