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Questions and Answers
¿Cuál es la principal diferencia del modelo CRISP-DM en comparación con modelos anteriores?
¿Cuál es la principal diferencia del modelo CRISP-DM en comparación con modelos anteriores?
En la fase de 'Comprensión del negocio', ¿cuál es uno de los requisitos fundamentales?
En la fase de 'Comprensión del negocio', ¿cuál es uno de los requisitos fundamentales?
En la etapa 2, 'Comprensión de los datos', ¿qué se busca identificar sobre los datos?
En la etapa 2, 'Comprensión de los datos', ¿qué se busca identificar sobre los datos?
¿Qué se realiza principalmente durante la etapa de 'Modelado'?
¿Qué se realiza principalmente durante la etapa de 'Modelado'?
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¿Por qué es crucial la etapa de 'Evaluación' en el modelo CRISP-DM?
¿Por qué es crucial la etapa de 'Evaluación' en el modelo CRISP-DM?
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Una vez completadas las correcciones necesarias, ¿qué etapa sigue en el proceso CRISP-DM?
Una vez completadas las correcciones necesarias, ¿qué etapa sigue en el proceso CRISP-DM?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa respecto a las etapas del CRISP-DM?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa respecto a las etapas del CRISP-DM?
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En la fase de 'Preparación de los datos', ¿qué aspecto se evalúa generalmente?
En la fase de 'Preparación de los datos', ¿qué aspecto se evalúa generalmente?
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Study Notes
CRISP-DM
- CRISP-DM significa "proceso estándar entre industrias para minería de datos" y es el modelo más utilizado en la minería de datos.
- Fue creado por IBM y permite retroceder a etapas anteriores o volver al inicio del ciclo de análisis.
- Integra conceptos de negocio con ciencia de datos y consta de 6 fases fundamentales.
Etapa 1: Comprensión del negocio
- Se debe conocer la organización, sus objetivos y requerimientos del proyecto.
- Es esencial tener un plan de negocios diseñado previamente para abordar las necesidades del negocio.
Etapa 2: Comprensión de los datos
- Consiste en la recolección de datos para su exploración inicial.
- Se comprende la información y se comienzan a identificar patrones en los datos.
Etapa 3: Preparación de los datos
- Se analiza el comportamiento de los datos recogidos.
- Utilizando estadística, se describen las variables de estudio pertinentes.
Etapa 4: Modelado
- Requiere conocimientos en minería de datos acorde al contexto del fenómeno bajo estudio.
- Se desarrollan modelos predictivos en base a las etapas anteriores.
Etapa 5: Evaluación
- Se considera la etapa más crucial; mide la funcionalidad del modelo generado.
- Si los resultados no son satisfactorios, se debe regresar a alguna de las fases anteriores para ajustes.
Etapa 6: Implementación
- Consiste en la puesta en marcha del proceso en la organización.
- Se llevan a cabo las correcciones necesarias antes de implementar los resultados en el entorno real.
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Description
Este cuestionario explora el modelo CRISP-DM, un proceso estándar para la minería de datos desarrollado por IBM. A través de seis etapas, se abordan conceptos clave como la comprensión del negocio y cómo se integran la ciencia y los objetivos empresariales. Ideal para estudiantes y profesionales que deseen afianzar sus conocimientos en este enfoque de minería de datos.
