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Questions and Answers
¿Cuál es el enfoque principal de la fase 1 de la metodología CRISP-DM?
¿Cuál es el enfoque principal de la fase 1 de la metodología CRISP-DM?
En la fase 3 de preparación de datos, ¿qué acciones son cruciales?
En la fase 3 de preparación de datos, ¿qué acciones son cruciales?
¿Cuál de las siguientes fases implica la evaluación de los modelos construidos?
¿Cuál de las siguientes fases implica la evaluación de los modelos construidos?
¿Qué caracteriza a la metodología CRISP-DM?
¿Qué caracteriza a la metodología CRISP-DM?
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Durante la fase 2 de comprensión de los datos, ¿qué se busca identificar?
Durante la fase 2 de comprensión de los datos, ¿qué se busca identificar?
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¿Cuál es la etapa final del proceso SEMMA?
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¿Qué describe mejor el concepto de Big Data?
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En la fase de modelado de datos, ¿qué determina la técnica a aplicar?
En la fase de modelado de datos, ¿qué determina la técnica a aplicar?
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La fase de despliegue implica:
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¿Cuál de las siguientes opciones corresponde a una técnica utilizada en la etapa de Modelado del proceso SEMMA?
¿Cuál de las siguientes opciones corresponde a una técnica utilizada en la etapa de Modelado del proceso SEMMA?
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¿Qué elemento NO es parte de la fase de preparación de datos?
¿Qué elemento NO es parte de la fase de preparación de datos?
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¿Qué tipo de datos se considera estructurado?
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En la etapa de Modificación, ¿qué aspecto se considera al preparar variables para análisis?
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¿Qué caracteriza a los datos no estructurados?
¿Qué caracteriza a los datos no estructurados?
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¿Qué implica la etapa de Exploración en el proceso SEMMA?
¿Qué implica la etapa de Exploración en el proceso SEMMA?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Big Data es incorrecta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre Big Data es incorrecta?
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¿Cuál de las siguientes etapas de SEMMA se encarga de la visualización y descripción básica de los datos?
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Big Data se refiere a conjuntos de datos de bajo volumen y simples.
Big Data se refiere a conjuntos de datos de bajo volumen y simples.
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¿Cuál es la finalidad de la etapa de modificación en el proceso SEMMA?
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En el proceso SEMMA, la etapa de ______ se encarga de evaluar la precisión y la utilidad de los modelos.
En el proceso SEMMA, la etapa de ______ se encarga de evaluar la precisión y la utilidad de los modelos.
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Relacione los tipos de datos con sus características:
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¿Qué técnica no se menciona como parte de la etapa de Modelado en SEMMA?
¿Qué técnica no se menciona como parte de la etapa de Modelado en SEMMA?
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La etapa de muestreo en SEMMA genera una muestra representativa de datos.
La etapa de muestreo en SEMMA genera una muestra representativa de datos.
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¿Qué representa la abreviatura SEMMA?
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¿Cuál de las siguientes fases de CRISP-DM implica recopilar y comprender los datos?
¿Cuál de las siguientes fases de CRISP-DM implica recopilar y comprender los datos?
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La fase de modelado de datos selecciona y aplica técnicas sin considerar los datos específicos del proyecto.
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¿Cuántas fases conforman la metodología CRISP-DM?
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La ______ implica la construcción de un conjunto final de datos que se utilizará en el análisis.
La ______ implica la construcción de un conjunto final de datos que se utilizará en el análisis.
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Match the following phases of CRISP-DM with their main focus:
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¿En qué fase se realizan actividades para identificar problemas de calidad de los datos?
¿En qué fase se realizan actividades para identificar problemas de calidad de los datos?
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La Fase 4 de modelado de datos es la última etapa del proceso CRISP-DM.
La Fase 4 de modelado de datos es la última etapa del proceso CRISP-DM.
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¿Qué acción implica la fase de comprensión del negocio?
¿Qué acción implica la fase de comprensión del negocio?
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Study Notes
Metodología CRISP-DM
- CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) es una metodología de minería de datos no propietaria, basada en experiencias reales de empresas de renombre.
- Consta de seis fases:
- Fase 1: Comprensión del Negocio: Define objetivos y necesidades del cliente, transformándolos en un problema de minería de datos. Diseño del plan desde una perspectiva de negocio.
- Fase 2: Comprensión de los Datos: Recopilación y comprensión de los datos para identificar problemas de calidad y potencialidades para hipótesis, buscando conocimiento preliminar.
- Fase 3: Preparación de Datos: Crea el conjunto de datos final para modelado. Incluye selección, transformación y limpieza de los datos para análisis. Se construye la "vista minable".
- Fase 4: Modelado de Datos: Selecciona y aplica técnicas de modelado adecuadas al problema. Puede requerir volver a la fase de preparación.
- Fase 5: Evaluación: Evalúa los modelos con los objetivos del negocio antes del despliegue.
- Fase 6: Despliegue: Distribución y puesta en producción del modelo.
Metodología SEMMA
- SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) es un proceso para seleccionar, explorar y modelar grandes volúmenes de datos, con el objetivo de descubrir patrones de negocio desconocidos.
- Las fases de SEMMA son:
- Muestreo: Genera una muestra representativa de los datos, incluyendo entradas, ejemplos y partición.
- Exploración: Descripción y visualización de los datos para identificar relaciones, variables importantes, y asociaciones entre los datos.
- Modificación: Selección y transformación de variables para análisis, incluyendo la transformación de variables, manejo de datos fuera de rango, agrupamiento y eliminación de ruido.
- Modelado: Aplicación de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático (regresión, árboles, redes neuronales).
- Evaluación: Evalúa la precisión y la utilidad de los modelos con reportes y mediciones.
Big Data
- Big Data se refiere a conjuntos de datos de gran volumen y complejidad que las herramientas tradicionales (bases de datos relacionales) no pueden procesar eficientemente en términos de tiempo y costo.
- Su fuente son datos en formato no estructurado, semiestructurado y estructurado:
- Datos estructurados: Almacenados en filas y columnas, con marcadores para separar elementos (ej. XML, HTML, datos de sensores).
- Datos semiestructurados: En formatos no manipulables fácilmente por bases de datos relacionales (ej. documentos, multimedia, audio, video, fotografías, correos electrónicos).
- Datos no estructurados: En formatos complejos, imposibles de manipular por herramientas relacionales (ej. documentos, multimedia, audio, video, fotografías, correos electrónicos).
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Description
La metodología CRISP-DM es un enfoque estándar para la minería de datos, compuesto por seis fases que guían el proceso desde la comprensión del negocio hasta el modelado de datos. Cada fase es crucial para asegurar que los resultados sean útiles y relevantes para los requisitos del cliente. Este quiz evaluará tus conocimientos sobre cada etapa de este proceso.
