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Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el objetivo principal de la minería de datos?
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el objetivo principal de la minería de datos?
- Gestionar grandes volúmenes de datos en bruto para su almacenamiento eficiente.
- Automatizar la recolección y extracción de datos de diversas fuentes.
- Desarrollar sistemas informáticos de apoyo a decisiones basados en inteligencia artificial.
- Transformar datos en bruto en información comprensible y útil para la toma de decisiones. (correct)
¿Cuál de las siguientes disciplinas NO está directamente relacionada con los métodos utilizados en la minería de datos?
¿Cuál de las siguientes disciplinas NO está directamente relacionada con los métodos utilizados en la minería de datos?
- Inteligencia artificial.
- Aprendizaje automático.
- Ingeniería civil. (correct)
- Estadística.
¿Cuál de los siguientes aspectos NO se considera típicamente una parte integral del proceso de minería de datos?
¿Cuál de los siguientes aspectos NO se considera típicamente una parte integral del proceso de minería de datos?
- Consideraciones de la teoría de la complejidad computacional.
- Actualización en línea de los modelos minados.
- Visualización de las estructuras descubiertas.
- Diseño de la interfaz de usuario para la entrada de datos. (correct)
Un analista de datos descubre una correlación inesperada entre las compras de impermeables y el aumento de ventas de helado. ¿Qué aspecto del proceso de minería de datos destaca este hallazgo?
Un analista de datos descubre una correlación inesperada entre las compras de impermeables y el aumento de ventas de helado. ¿Qué aspecto del proceso de minería de datos destaca este hallazgo?
En el contexto de la minería de datos, ¿cuál es la implicación de que el término sea a menudo utilizado como un concepto de moda?
En el contexto de la minería de datos, ¿cuál es la implicación de que el término sea a menudo utilizado como un concepto de moda?
Flashcards
¿Qué es la Minería de Datos?
¿Qué es la Minería de Datos?
Proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos, utilizando métodos de IA, aprendizaje automático y estadística.
¿Objetivo de la Minería de Datos?
¿Objetivo de la Minería de Datos?
Extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.
¿Aspectos Clave de la Minería de Datos?
¿Aspectos Clave de la Minería de Datos?
Gestión de datos, procesamiento, modelado, inferencia, métricas de interés, complejidad computacional, post-procesamiento, visualización y actualización en línea.
¿Qué es el 'Descubrimiento' en Minería de Datos?
¿Qué es el 'Descubrimiento' en Minería de Datos?
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¿Alternativas a 'Minería de Datos'?
¿Alternativas a 'Minería de Datos'?
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Study Notes
- La minería de datos, una etapa de análisis en KDD, es un campo que combina estadística y ciencias de la computación.
- Su propósito es identificar patrones dentro de extensos conjuntos de datos.
- Se vale de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos.
- El objetivo primordial es transformar la información extraída de los datos en un formato entendible para su uso futuro.
- Abarca la gestión de datos y bases de datos, el procesamiento de datos, el modelado, la inferencia, las métricas de interés y la complejidad computacional.
- También se ocupa del post-procesamiento de estructuras descubiertas, la visualización y la actualización en línea.
- El término "minería de datos" a menudo se utiliza incorrectamente para describir cualquier forma de procesamiento de información a gran escala.
- Se ha extendido a sistemas informáticos de apoyo a las decisiones, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial.
- El concepto clave es el "descubrimiento", que se define como la detección de algo novedoso.
- En muchos casos, términos como "análisis de datos", o "inteligencia artificial" y "aprendizaje automático" resultan más apropiados.
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Description
La minería de datos, un paso clave en KDD, fusiona estadística y ciencias de la computación para revelar patrones en grandes conjuntos de datos. Utiliza IA y aprendizaje automático para transformar la información extraída en conocimiento útil. Abarca gestión de datos, modelado, inferencia y visualización.
