Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

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?

Agrupamiento jerárquico. Signup and view all the answers

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

Elección del modelo. Signup and view all the answers

¿Qué describe mejor el aprendizaje automático?

Capacidad de las computadoras para aprender de datos históricos. Signup and view all the answers

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

Regresión multivariable. Signup and view all the answers

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

Parámetros del modelo. Signup and view all the answers

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

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

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

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

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

RMSE 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?

Movimientos Irregulares Signup and view all the answers

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

Determinista Signup and view all the answers

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

Una o más variables independientes 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?

Los patrones de media y variabilidad se mantienen constantes. 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?

Subajuste Signup and view all the answers

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

El componente estacional permanece constante. Signup and view all the answers

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

Modelos ARIMA. Signup and view all the answers

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

Integración. Signup and view all the answers

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

Aplicar sucesivas diferenciaciones para lograr estacionariedad. Signup and view all the answers

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

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

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

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

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

Ese componente no se considera en el modelo. Signup and view all the answers

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

Modelos que no exhiben ni tendencia ni estacionalidad. Signup and view all the answers

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

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

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

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

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

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

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

Desarrollar campañas de marketing personalizadas. Signup and view all the answers

Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el algoritmo Apriori?

Analiza grandes volúmenes de datos para descubrir productos que se compran juntos. 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?

Si un cliente compra pan, entonces compra una bebida. 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?

Identificar patrones de comportamiento en los clientes. 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?

Contar productos, generar combinaciones, buscar patrones. 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?

12.5% Signup and view all the answers

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

Es probable que los artículos se compren juntos Signup and view all the answers

¿Qué se mide por el apalancamiento (leverage)?

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

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

Upselling Signup and view all the answers

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

Eliminar productos no deseados Signup and view all the answers

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

Customer Lifetime Value (CLV) Signup and view all the answers

¿En qué puede ayudar el análisis RFM?

Identificar clientes leales y su comportamiento Signup and view all the answers

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

La dependencia del antecedente 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.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

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.