Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

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Questions and Answers

¿Cuál es el objetivo principal de la ciencia de datos?

  • Desarrollar algoritmos sin necesidad de datos.
  • Realizar estadísticas descriptivas sin análisis profundo.
  • Identificar tendencias y correlaciones en grandes series de datos. (correct)
  • Generar modelos de predicción sin datos históricos.

    • En el aprendizaje supervisado, ¿qué papel tiene el agente externo?

  • No tiene influencia sobre el proceso de aprendizaje.
  • Determina los datos que se utilizarán para el entrenamiento.
  • Proporciona una entrada aleatoria a los algoritmos.
  • Controla la salida y ajusta el modelo según los resultados. (correct)

    • ¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza cuando no hay un atributo objetivo presente en los datos?

  • Aprendizaje no supervisado. (correct)
  • Aprendizaje correcto.
  • Aprendizaje semisupervisado.
  • Aprendizaje supervisado.

    • ¿Cuál de las siguientes técnicas no se menciona como parte del aprendizaje supervisado?

    <p>Agrupamiento jerárquico.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el primer paso en el proceso de machine learning?

    <p>Elección del modelo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué describe mejor el aprendizaje automático?

    <p>Capacidad de las computadoras para aprender de datos históricos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué técnica se asocia con el análisis de la relación entre múltiples variables?

    <p>Regresión multivariable.</p> Signup and view all the answers

    Al utilizar algoritmos de machine learning, ¿qué se ajusta durante el entrenamiento?

    <p>Parámetros del modelo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente el concepto de sobreajuste en un modelo de regresión?

    <p>Se produce cuando el modelo tiene alta varianza y bajo error de entrenamiento.</p> Signup and view all the answers

    En el contexto de series temporales, ¿qué caracteriza a una serie no estacionaria?

    <p>La media y/o variabilidad cambian con el tiempo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes métricas mide la media del error cuadrático en un modelo de regresión?

    <p>RMSE</p> Signup and view all the answers

    En una serie temporal, ¿cuál de los siguientes componentes se refiere a oscilaciones erráticas que no siguen un patrón específico?

    <p>Movimientos Irregulares</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de serie temporal se puede predecir exactamente mediante un modelo determinista?

    <p>Determinista</p> Signup and view all the answers

    La regresión lineal se utiliza para determinar la relación entre cuántas variables?

    <p>Una o más variables independientes</p> Signup and view all the answers

    Cuando se dice que una serie de tiempo es estacionaria, ¿qué implica sobre su comportamiento a través del tiempo?

    <p>Los patrones de media y variabilidad se mantienen constantes.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de error se caracteriza por un alto sesgo y un alto error de entrenamiento en un modelo?

    <p>Subajuste</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una característica del modelo aditivo en el análisis de series temporales?

    <p>El componente estacional permanece constante.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué método se utiliza para modelar series temporales que presentan tanto tendencia como estacionalidad?

    <p>Modelos ARIMA.</p> Signup and view all the answers

    En un modelo ARIMA, ¿qué significa la 'I' en su acrónimo?

    <p>Integración.</p> Signup and view all the answers

    ¿En qué consiste el proceso de diferenciación en un modelo ARIMA?

    <p>Aplicar sucesivas diferenciaciones para lograr estacionariedad.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué asume el componente autorregresivo (AR) en un modelo ARIMA?

    <p>Los valores futuros son una combinación lineal de valores pasados.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal al aplicar un modelo ARIMA en series temporales?

    <p>Estimar correctamente los parámetros p, q y d.</p> Signup and view all the answers

    Cuando un componente de un modelo ARIMA es 0, ¿qué implica esto?

    <p>Ese componente no se considera en el modelo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de modelos abarca el método de suavizamiento exponencial simple?

    <p>Modelos que no exhiben ni tendencia ni estacionalidad.</p> Signup and view all the answers

    Qué es una regla de asociación en el contexto de un dataset de e-commerce?

    <p>Una declaración que relaciona dos conjuntos de elementos en el formato 'si-entonces'.</p> Signup and view all the answers

    Cuál es el propósito de la poda en el análisis de datos?

    <p>Descartar combinaciones que no son efectivas según una métrica.</p> Signup and view all the answers

    Qué se entiende por 'soporte' en la minería de datos?

    <p>La frecuencia con la que aparece un elemento o conjunto en el conjunto de datos.</p> Signup and view all the answers

    Cuál es un resultado esperado de la segmentación de clientes mediante el uso del algoritmo Apriori?

    <p>Desarrollar campañas de marketing personalizadas.</p> Signup and view all the answers

    Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el algoritmo Apriori?

    <p>Analiza grandes volúmenes de datos para descubrir productos que se compran juntos.</p> Signup and view all the answers

    Cuál es un ejemplo de una regla de asociación según el método de análisis de la cesta de la compra?

    <p>Si un cliente compra pan, entonces compra una bebida.</p> Signup and view all the answers

    Qué iniciativa puede optimizar el uso de campañas de marketing según el análisis de la cesta de la compra?

    <p>Identificar patrones de comportamiento en los clientes.</p> Signup and view all the answers

    En el contexto del análisis de la cesta de la compra, cuál es la secuencia de pasos del algoritmo Apriori?

    <p>Contar productos, generar combinaciones, buscar patrones.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el apoyo de un producto si en una tienda se registran 200 transacciones y 25 de ellas incluyen ese producto?

    <p>12.5%</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué indica un incremento (lift) superior a 1?

    <p>Es probable que los artículos se compren juntos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se mide por el apalancamiento (leverage)?

    <p>La frecuencia de compra conjunta en comparación con la independencia</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué estrategia se utiliza para sugerir versiones premium de un producto?

    <p>Upselling</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes opciones no es un beneficio del análisis de cestas de mercado?

    <p>Eliminar productos no deseados</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué métrica se utiliza para evaluar el valor total de un cliente durante su relación con la empresa?

    <p>Customer Lifetime Value (CLV)</p> Signup and view all the answers

    ¿En qué puede ayudar el análisis RFM?

    <p>Identificar clientes leales y su comportamiento</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué mide la convicción en el análisis de cestas de mercado?

    <p>La dependencia del antecedente</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Ciencia de Datos

    • La ciencia de datos es el proceso de extraer información útil de datos brutos.
    • Busca identificar tendencias, relaciones y patrones en grandes conjuntos de datos.
    • Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos que explican, predicen y controlan la realidad.

    Proceso de Modelamiento

    • El proceso de modelamiento se divide en 5 etapas:
      • Aparición del problema (mundo real)
      • Elección y extracción de datos (información de entrada)
      • Selección y ejecución del método (técnicas de modelización)
      • Aplicación de la metodología a los datos (modelo matemático)
      • Análisis de resultados y toma de decisiones (resultado, reporte y decisiones)

    Aprendizaje Automático

    • El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que busca que las computadoras aprendan a tomar decisiones sin ser programadas explícitamente.
    • Aprovecha datos históricos para predecir o tomar decisiones sobre nuevos datos.

    Aprendizaje Supervisado

    • El aprendizaje supervisado busca identificar patrones en los atributos de los datos para predecir un atributo objetivo.
    • El proceso de aprendizaje es guiado por un "supervisor" que proporciona la respuesta correcta para cada entrada.
    • Se utiliza para predecir valores de la clase objetivo.

    Aprendizaje No Supervisado

    • En el aprendizaje no supervisado, los datos no tienen un atributo objetivo.
    • Busca encontrar patrones y relaciones entre los datos sin una respuesta predefinida.
    • Se utiliza para explorar los datos y encontrar patrones ocultos.

    Técnicas Inferenciales en Modelos Supervisados

    • Regresión Logística
    • Regresión Multivariante
    • Árboles de Clasificación
    • Análisis de Varianza
    • Análisis de Correlación Canónico
    • Redes Neuronales
    • Algoritmos Genéticos
    • Algoritmos de Lógica Difusa

    Pasos del Aprendizaje Automático

    • Elección del modelo
    • Entrenamiento (ajuste de parámetros)
    • Evaluación

    Modelos de Regresión

    • Un modelo de regresión busca la relación entre variables independientes (predictores) y una variable dependiente (objetivo).
    • La variable a predecir es continua y conocida.
    • Se busca identificar una relación lineal entre las variables.

    Tipos de Error en Modelos de Regresión

    • Subajuste: Alto sesgo, alto error de entrenamiento.
    • Correcto: Buen balance entre sesgo y varianza.
    • Sobreajuste: Alta varianza, error de entrenamiento muy bajo.

    Métricas para Medir el Error

    • MAE (Media del Error Absoluto)
    • RSME (Media del Error Cuadrático)

    Series Temporales

    • Una serie temporal es una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo.
    • Las observaciones sucesivas no son independientes.

    Tipos de Series Temporales

    • Discretas o Continuas: Dependiendo del tipo de observación a predecir.
    • Determinista o Estocástica: Se refiere a la posibilidad de predecir de manera exacta o con una distribución de probabilidad, respectivamente.
    • Estacionarias o No Estacionarias: Se refiere a si la media y la variabilidad de la serie se mantienen constantes o no a lo largo del tiempo.

    Enfoque Descriptivo para Series Temporales

    • Tendencia: Un movimiento de larga duración que se mantiene durante todo el periodo de observación.
    • Ciclos: Oscilaciones alrededor de la tendencia producidas por periodos de prosperidad y depresión.
    • Estacionalidad: Movimientos que se repiten cada año, o a intervalos menores.
    • Movimientos Irregulares: Oscilaciones erráticas que no siguen un patrón específico.

    Enfoque Predictivo para Series Temporales

    • Busca predecir los valores de la serie para un periodo futuro.
    • Se busca el mejor modelo predictivo para la serie.

    Métodos Clásicos de Predicción de Series Temporales

    • Método de Descomposición: Se separan los componentes de la serie temporal (tendencia, estacionalidad, etc.)
    • Métodos de Suavizado o Alisamiento: Se utilizan para eliminar el ruido y la variabilidad de la serie.
      • Series sin tendencia o estacionalidad: Modelos "naive", Medias Móviles, Suavizamiento Exponencial Simple.
      • Series con tendencia y sin estacionalidad: Modelos que ajustan la tendencia.
      • Series con tendencia y con estacionalidad: Modelos que ajustan la tendencia y la estacionalidad.

    Modelos ARIMA

    • Modelos de Medias Móviles (MA): Se basan en una combinación lineal de errores aleatorios previos.
    • Modelos Autorregresivos (AR): Se basan en una combinación lineal de valores pasados de la serie.
    • Modelos Autorregresivos de Medias Móviles (ARMA): Combinan los dos modelos anteriores.
    • Modelos No Estacionarios (ARIMA): Se utilizan para series no estacionarias, aplicando diferenciaciones a los datos.

    El Método ARIMA

    • Utiliza la autocorrelación de los datos para identificar patrones intrínsecos de la serie.
    • Integra los factores:
      • Autorregresiva (AR): Considera los valores pasados de la serie.
      • Integración (I): Se aplica una diferenciación a los datos si la serie no es estacionaria.
      • Promedio Móvil (MA): Se basa en la combinación lineal de errores aleatorios pasados.

    Análisis de la Cesta de la Compra (MBA)

    • Busca identificar productos comprados juntos con frecuencia para mejorar estrategias de ventas.
    • Utiliza el algoritmo Apriori para descubrir patrones de compra.

    Principios del Algoritmo Apriori

    • Soporte: Mide la frecuencia con la que aparece un item o un conjunto de items.
    • Confianza: Mide la probabilidad de comprar item Y cuando se compra item X.
    • Incremento (Lift): Indica la probabilidad de que los items se compren juntos vs probabilidad individual.
    • Apalancamiento (Leverage): Mide si la asociación entre dos items es más fuerte que lo esperado.
    • Convicción: Mide la dependencia del antecedente.

    Valor del MBA

    • Cross-selling y Upselling
    • Gestión de Inventario
    • Optimización del Diseño de la Tienda
    • Promociones Específicas
    • Creación de Paquetes (Bundles)

    Análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary)

    • Evalua a los consumidores según: Recencia de compra, Frecuencia de compra, Valor monetario de las compras.

    Customer Lifetime Value (CLV)

    • Es el valor total que un cliente aporta a una empresa durante su relación.
    • Ayuda a tomar decisiones sobre la adquisición y retención de clientes.
    • En RFM, CLV predice el compromiso y gasto futuro.

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    Description

    Este quiz explora los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Aprenderás sobre el proceso de modelamiento y las etapas involucradas en la creación de modelos predictivos. Además, se analizan las técnicas utilizadas para extraer información útil de grandes conjuntos de datos.

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