Questions and Answers
Se define el problema o la oportunidad de negocio que se desea abordar en la etapa de ______.
identificación
Una vez identificados los objetivos, los datos disponibles se ______ y preparan para el análisis.
transforman
Después de medir los resultados, se completa el ______ de aprendizaje.
ciclo
Las acciones implementadas se basan en los resultados obtenidos del análisis de ______.
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En la etapa de ______, se mide los resultados de los esfuerzos realizados.
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El ciclo virtuoso de la minería de datos incluye identificación, transformación, ______, y medición.
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Es fundamental conocer cómo funcionan las herramientas de ______ para aplicar minería de datos.
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La limpieza, normalización y transformación son pasos importantes durante la ______ de datos.
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CRISP-DM es una metodología para guiar proyectos de ______.
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Una de las etapas de CRISP-DM es la ______ del Negocio.
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El objetivo del negocio en el ejemplo de la tienda en línea es aumentar las ______.
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La administración del transporte busca mejorar la ______ del sistema de transporte público.
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Los objetivos de minería de datos buscan identificar los productos más ______ entre los clientes.
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Para optimizar las rutas de transporte, se deben analizar los ______ de uso.
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Una pregunta de negocio puede ser: ¿Cuáles son los productos que más ______ a nuestros clientes?
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En el contexto de la congestión, los autobuses están ______ en ciertas rutas y horarios.
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El objetivo del negocio es reducir los costos operativos y mejorar la disponibilidad de productos ajustando la gestión de _____ .
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Para predecir la demanda de productos con precisión, es necesario ajustar los niveles de _____ .
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Es fundamental familiarizarse con los datos disponibles e identificar problemas de _____ de los datos.
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Al explorar los datos, se deben detectar patrones, tendencias y _____ .
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Un paso importante en la preparación de los datos es elegir los atributos y registros más _____ para el análisis.
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Es necesario corregir o eliminar datos erróneos, inconsistentes o _____ .
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Al analizar las ventas, se debe recopilar información sobre los productos vendidos, la cantidad comprada y los _____ que los compraron.
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Combinar datos de diferentes _____ es necesario si se busca una visión integral para el análisis.
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Para mantener la información relevante y actualizada, decides centrarte en los datos de ventas de los últimos ______ meses.
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El propósito de la ______ es evaluar los modelos creados para asegurar que cumplen con los objetivos del negocio.
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Decides usar un modelo de análisis de ______ para identificar los productos más populares.
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Debes eliminar registros de ventas ______ y corregir errores de codificación en los nombres de los productos.
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El siguiente paso es elegir las técnicas de ______ y modelado más adecuadas.
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Las actividades de modelado incluyen aplicar técnicas seleccionadas para construir ______ y ajustar los parámetros.
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Es importante agrupar las ventas por ______ y producto para calcular el número total de compras.
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Después de evaluar los resultados, decides si se necesita ______ el modelo o recopilar más datos.
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En la etapa de __________, se comparan los resultados del modelo con los registros reales.
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El propósito del __________ es implementar modelos en el entorno real y asegurar su uso efectivo.
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Para aumentar las ventas, decides crear una campaña de marketing que ofrezca __________ en los productos más populares.
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Es importante __________ el rendimiento del modelo después de su implementación.
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El banco necesita mejorar sus métodos de __________ para abordar el problema de transacciones fraudulentas.
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Decides configurar el sistema de la tienda para enviar correos __________ con ofertas de productos relevantes.
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Después de un mes, revisas las ventas y notas un __________ en las compras de productos promocionados.
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El banco está afectado por un incremento en las transacciones __________ que genera pérdidas financieras.
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Study Notes
Introducción a la Minería de Datos
- Conocer el funcionamiento de herramientas de minería de datos es esencial para implementar proyectos empresariales.
- El acceso a grandes volúmenes de datos es un requisito fundamental.
- Un proceso estructurado que guía cada etapa del proyecto se conoce como ciclo de vida de minería de datos.
Ciclo Virtuoso de la Minería de Datos
- Identificación: Definición del problema o oportunidad de negocio; establecimiento de objetivos clave.
- Transformación: Preparación de datos para análisis, incluyendo limpieza y normalización.
- Actúa: Implementación de acciones basadas en los hallazgos del análisis de datos.
Metodología CRISP-DM
- CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) es una metodología estándar para guiar proyectos de minería.
- Se compone de seis etapas principales que aseguran un enfoque estructurado en el análisis de datos.
Etapas de CRISP-DM
-
Comprensión del Negocio:
- Definir objetivos del proyecto desde una perspectiva empresarial.
- Traducir necesidades comerciales en problemas claros de minería de datos.
-
Comprensión de los Datos:
- Obtener y consolidar datos necesarios para el análisis.
- Identificar problemas de calidad de datos, como valores faltantes o inconsistencias.
-
Preparación de los Datos:
- Seleccionar atributos y registros más relevantes.
- Corregir o eliminar datos erróneos y crear nuevos atributos si es necesario.
-
Modelado:
- Aplicar técnicas de modelado para crear modelos predictivos o descriptivos.
- Ajustar parámetros y validar modelos para asegurar su precisión.
-
Evaluación:
- Revisar resultados de los modelos para asegurar que cumplen con los objetivos.
- Decidir si se necesita mejorar el modelo o si se está listo para la implementación.
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Despliegue:
- Implementar modelos en entornos reales y asegurar su uso efectivo.
- Desarrollar un plan de integración en los procesos del negocio y establecer procedimientos de supervisión.
Ejemplo Práctico
- Caso de una tienda en línea que busca aumentar ventas:
- Objetivo: Identificar productos de mayor interés para personalizar promociones.
- Análisis de datos de ventas para segmentar clientes según patrones de compra.
Desafíos en Minería de Datos
- Dificultades en la detección de fraudes en transacciones bancarias.
- La necesidad de mejorar métodos de detección para recuperar la confianza de los clientes y mitigar pérdidas financieras.
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Description
Este cuestionario proporciona una visión general sobre la minería de datos y su ciclo de vida. Se explorará la metodología CRISP-DM y sus etapas clave, que son esenciales para el análisis efectivo de datos en proyectos empresariales. Ideal para quienes buscan aplicar estas técnicas en el ámbito profesional.
