Big Data y Segmentación de Mercado

Questions and Answers

¿Cuál de las siguientes características NO describe correctamente los datos grandes?

Volumen

Velocidad

Variedad

Estabilidad (correct)

¿Qué instrumento se utiliza para mostrar métricas e indicadores clave de manera visual?

Data Warehouse

Dashboards (correct)

ETL

Segmentación de mercado

El proceso de mover datos desde su origen hasta una base de datos se conoce como:

Modelado Conceptual

Machine Learning

Data Mining

ETL (correct)

¿Qué técnica se utiliza para prever eventos futuros a través del uso de algoritmos y estadísticas?

Predictive Analytics Signup and view all the answers

La cardinalidad en bases de datos se refiere a:

Los atributos numéricos de las relaciones Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito principal del análisis de cohortes?

Analizar el comportamiento de grupos a lo largo del tiempo Signup and view all the answers

¿En un contexto de base de datos, qué representa una columna?

Un solo atributo de una entidad Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo conceptual es correcta?

Representa relaciones abstractas dentro de un sistema Signup and view all the answers

¿Qué es un almacén de datos?

Un repositorio central de datos integrados. Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito principal de la transformación de datos?

Limpiar, agregar y reformatear datos. Signup and view all the answers

¿Qué función cumplen las dimensiones en un almacén de datos?

Segmentar y agrupar datos. Signup and view all the answers

Los árboles de decisión son utilizados principalmente para:

Tareas de clasificación y regresión. Signup and view all the answers

¿Qué es un Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS)?

Software que maneja el almacenamiento, recuperación y actualización de datos. Signup and view all the answers

¿Qué caracteriza el análisis descriptivo?

Resume y visualiza datos históricos. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes describiría mejor la segmentación de clientes?

División de clientes en grupos basados en características similares. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los lagos de datos es correcta?

Permiten el almacenamiento de datos en su formato original. Signup and view all the answers

¿Cómo se dividen los conjuntos de datos en los árboles de decisión?

Basándose en el valor de las variables de entrada. Signup and view all the answers

¿Qué puede indicar una correlación fuerte entre dos variables?

Que existe una relación estadística significativa entre ellas. Signup and view all the answers

¿Qué tipo de estructuras categorizan los datos en un sistema de análisis de datos?

Dimensiones y métricas. Signup and view all the answers

¿Qué se entiende por 'valor de vida del cliente' (CLV)?

El valor neto que un cliente aporta a lo largo de su relación con la empresa. Signup and view all the answers

¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos?

Identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos. Signup and view all the answers

¿Qué representa un mapa de calor (heatmap)?

Una representación visual de datos que muestra la densidad de ciertas variables. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la gobernanza de datos es correcta?

Involucra la gestión de la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos. Signup and view all the answers

¿Qué implica la exploración de datos?

Un análisis inicial para detectar características y patrones en un conjunto de datos. Signup and view all the answers

¿Qué significa el término 'granularidad' en el contexto de los datos?

El nivel de detalle o profundidad de los datos almacenados. Signup and view all the answers

¿Qué representa un histograma en el análisis de datos?

Una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los 'insights' es correcta?

Son tendencias o patrones significativos derivados del análisis de datos. Signup and view all the answers

¿Qué describe mejor el concepto de IoT (Internet de las cosas)?

Una red de dispositivos físicos que recopilan e intercambian datos. Signup and view all the answers

¿Cómo beneficia la 'computación en memoria' al análisis de datos?

Mejora el rendimiento al almacenar datos en la memoria principal del sistema. Signup and view all the answers

¿Cuál es la función principal de un histograma en el análisis de datos?

Representar gráficamente la cantidad de datos dentro de rangos específicos. Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito principal del Data Cleaning?

Identificar y corregir errores en los conjuntos de datos. Signup and view all the answers

¿Qué se entiende por Causality en el contexto de análisis de datos?

Una relación causa-efecto entre variables. Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la ciencia de datos?

Emplea métodos científicos para extraer conocimiento de datos estructurados y no estructurados. Signup and view all the answers

¿Qué describe un análisis de funnel (Funnel Analysis)?

La evaluación de las etapas que atraviesan los usuarios en un proceso. Signup and view all the answers

¿Cuál es el proceso que implica extraer, transformar y transferir datos de un sistema a otro?

Data Migration. Signup and view all the answers

¿Qué es el Data Mining?

La práctica de examinar bases de datos para descubrir nueva información. Signup and view all the answers

¿Qué representa el término Data Modeling?

El proceso de crear un modelo de datos para su almacenamiento. Signup and view all the answers

¿Cuál es un objetivo central de la protección de Data Privacy?

Restringir el acceso a la información personal. Signup and view all the answers

Study Notes

Big Data y Procesamiento de Datos

Big Data: Se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que requieren técnicas de procesamiento especializadas.
Características de los datos grandes: volumen, variedad y velocidad.
ETL (Extracción, Transformación y Carga): Proceso crucial para mover datos desde su origen hacia las bases de datos.

Visualización y Análisis de Datos

Dashboards: Interfaces visuales que muestran métricas e indicadores clave de manera resumida.
Visualización de datos: Representación gráfica de datos para facilitar su comprensión.
Heatmap: Representación visual que utiliza colores para mostrar la densidad de ciertas variables.

Segmentación y Análisis de Clientes

Segmentación de mercado: Proceso de dividir clientes en grupos homogéneos con características similares.
Customer Segmentation: Estrategia para agrupar clientes según comportamientos o características.
Customer Lifetime Value (CLV): Valor neto que un cliente aporta a lo largo de su relación con una empresa.

Ciencia de Datos y Modelado

Data Science (Ciencia de los datos): Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos para extraer conocimiento de los datos.
Data Modeling (Modelado de Datos): Creación de modelos para estructurar datos en bases de datos.
Data Mart (Mercado de Datos): Subconjunto de un almacén de datos enfocado en un departamento o función específica.

Métodos de Análisis

Machine Learning: Algoritmos que permiten a computadoras aprender patrones sin intervención humana.
Predictive Analytics: Uso de datos y técnicas estadísticas para prever eventos futuros.
Descriptive Analytics (Análisis descriptivo): Resumen y visualización de datos históricos para identificar patrones y tendencias.

Datos y Estructuras

Base de datos: Colección estructurada de datos que se pueden gestionar y acceder fácilmente.
Data Warehouse (Almacén de Datos): Repositorio central de datos integrados para apoyar el análisis y la generación de informes.
Correlación: Medida que describe la asociación entre dos variables.

Procesos Clave en Manipulación de Datos

Data Cleansing (Limpieza de Datos): Proceso para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos.
Data Migration (Migración de datos): Transferencia de datos de un sistema a otro, asegurando su integridad.
Data Transformation (Transformación de datos): Conversión de datos de un formato a otro, incluyendo limpieza y enriquecimiento.

Tecnologías y Tendencias

IoT (Internet de las cosas): Red de dispositivos físicos equipados para recopilar e intercambiar datos.
In-memory Computing: Almacenamiento de datos en la memoria principal para mejorar la velocidad de acceso y análisis.
Funnel Analysis: Evaluación de la eficiencia de un proceso mediante el análisis de las etapas que recorren los usuarios.

Medición y Evaluación

Retorno de inversión (ROI): Indicador que mide la rentabilidad financiera de una inversión.
Insights (Información clave): Hallazgos valiosos obtenidos del análisis de datos que pueden influir en decisiones estratégicas.

Modelos y Estructuras Avanzadas

Decision Trees (Árboles de Decisión): Utilizados en modelado predictivo para la clasificación y regresión a través de una representación gráfica.
Grain (Granularity): Nivel de detalle de los datos almacenados, esencial para un análisis efectivo.
Dimension (DIM): Estructura que categoriza y segmenta datos en un almacén de datos.

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Description

Explora el concepto de Big Data y su importancia en el análisis de datos. Aprende sobre las características que lo definen, como el volumen, la variedad y la velocidad. También se abordará la segmentación de mercado y cómo se utilizan los dashboards para visualizar métricas clave.