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Preguntas sobre Análisis de Datos

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

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1.

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

a)

Generar modelos predictivos

b)

Limpiar los datos

c)

Explorar, resumir y entender los datos

d)

Aplicar redes neuronales

2.

¿Qué gráfico es más adecuado para visualizar la distribución de una variable continua?

a)

Diagrama de dispersión

b)

Histograma

c)

Diagrama de caja y bigotes

d)

Gráfico de barras

3.

¿Qué medida de tendencia central se ve más afectada por valores atípicos?

a)

Mediana

b)

Moda

c)

Rango intercuartílico

d)

Media

4.

¿Cuál de las siguientes no es una medida de dispersión?

a)

Varianza

b)

Rango

c)

Desviación estándar

d)

Mediana

5.

¿Qué tipo de gráfico se usa típicamente para comparar frecuencias de categorías?

a)

Gráfico de líneas

b)

Histograma

c)

Gráfico de barras

d)

Gráfico de dispersión

6.

¿Qué se interpreta con un diagrama de caja (boxplot)?

a)

Distribución categórica

b)

Media y moda

c)

Cuartiles y posibles outliers

d)

Tendencia estacional

7.

¿Cuál es una técnica efectiva para identificar correlaciones entre variables numéricas?

a)

Análisis de componentes principales

b)

Mapa de calor (heatmap) de la matriz de correlación

c)

Clustering jerárquico

d)

Tabla de contingencia

8.

¿Qué significa si la curtosis de una distribución es alta?

a)

Que la distribución tiene colas ligeras

b)

Que la distribución es simétrica

c)

Que hay más probabilidad de valores extremos

d)

Que hay una tendencia negativa

9.

¿Qué acción es más apropiada ante la presencia de valores faltantes en una variable importante?

a)

Eliminar todos los registros

b)

Imputar usando medidas estadísticas u otras técnicas

c)

Ignorar los valores

d)

Multiplicar por cero

10.

¿Qué estadístico se utiliza para medir la asimetría de una distribución?

a)

Moda

b)

Desviación estándar

c)

Skewness

d)

Media armónica

11.

¿Cuál es una buena técnica para reducir la dimensionalidad antes de hacer EDA en datasets complejos?

a)

Árboles de decisión

b)

PCA (Análisis de Componentes Principales)

c)

K-means

d)

Histogramas

12.

¿Cuál es el efecto de tener variables altamente correlacionadas en un análisis exploratorio?

a)

Mejora la visualización

b)

Introduce colinealidad, que puede afectar modelos posteriores

c)

Aumenta la varianza

d)

No tiene ningún efecto

13.

¿Qué gráfica es ideal para detectar patrones no lineales entre dos variables numéricas?

a)

Gráfico de dispersión (scatter plot)

b)

Histograma

c)

Gráfico de barras

d)

Diagrama de Pareto

14.

¿Qué técnica permite analizar relaciones entre múltiples variables categóricas?

a)

Análisis de correspondencias

b)

PCA

c)

Árboles de decisión

d)

Boxplot

15.

¿Cuál es la utilidad de aplicar transformaciones logarítmicas en variables numéricas?

a)

Eliminar filas duplicadas

b)

Hacer la distribución más simétrica

c)

Cambiar el tipo de variable

d)

Eliminar valores nulos