Minería de Datos y Metodología CRISP-DM
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Questions and Answers

¿Qué se entiende por minería de datos?

  • La generación de grandes volúmenes de datos no estructurados.
  • El almacenamiento seguro de datos en la nube.
  • La eliminación de datos irrelevantes en una base de datos.
  • La extracción de patrones y relaciones de datos para hacerlos comprensibles. (correct)

¿Cuál de las siguientes fases NO es parte del proceso de minería de datos?

  • Verificación (correct)
  • Interpretación y evaluación
  • Selección
  • Procesamiento

En la metodología CRISP-DM, ¿qué se busca en la fase de comprensión del negocio?

  • Desarrollar modelos predictivos.
  • Limpiar datos irrelevantes del conjunto de datos.
  • Revisar la calidad de los datos existentes.
  • Entender el problema a resolver y los objetivos a alcanzar. (correct)

En la fase de preparación de datos, ¿qué actividad se realiza típicamente?

<p>Construir el conjunto de datos limpiado y transformado. (D)</p> Signup and view all the answers

La fase de modelado en CRISP-DM implica:

<p>Construir y probar algoritmos de modelado específicos. (C)</p> Signup and view all the answers

En la fase de aprendizaje de minería de datos, ¿cuál es el objetivo principal?

<p>Extraer patrones y construir modelos predictivos. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué rol desempeña la fase de evaluación en la metodología CRISP-DM?

<p>Analiza la eficacia y eficiencia del modelo desarrollado. (A)</p> Signup and view all the answers

En el proceso de minería de datos, la fase de transformación se refiere a:

<p>Reestructurar los datos para que sean adecuados para el aprendizaje. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la principal característica del aprendizaje supervisado?

<p>Predice una clase objetivo a partir de ejemplos conocidos. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué tarea se relaciona con el agrupamiento en el aprendizaje no supervisado?

<p>Clasificar documentos según su contenido. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cómo se define la dependencia de atributos en el aprendizaje no supervisado?

<p>Identifica dependencias que se cumplen casi siempre pero no necesariamente siempre. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué tipo de modelos se obtienen a partir del aprendizaje supervisado?

<p>Clasificadores predictivos que utilizan atributos para hacer predicciones. (A)</p> Signup and view all the answers

En el contexto del aprendizaje automático, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta sobre el aprendizaje no supervisado?

<p>Siempre requiere un valor objetivo conocido. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es un ejemplo de aplicación del agrupamiento en áreas prácticas?

<p>Segmentación de imágenes por similitud de color. (D)</p> Signup and view all the answers

Al trasladar descubrimientos al negocio, ¿cuál es el paso siguiente después de evaluar su potencial uso?

<p>Implementar los descubrimientos en los sistemas en producción. (C)</p> Signup and view all the answers

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué implica una información débilmente estructurada?

<p>Datos que requieren interpretación y análisis para extraer patrones. (A)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Miniería de datos

La extracción de patrones y conocimientos relevantes a partir de grandes conjuntos de datos para obtener información útil.

Selección de datos

El proceso de seleccionar los datos relevantes para un problema específico a partir de una base de datos más amplia.

Procesamiento de datos

Combinar y organizar los datos de diferentes fuentes para poder analizarlos de manera eficiente.

Transformación de datos

Ajustar la estructura de los datos preprocesados para que sean compatibles con el modelo que se crea.

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Aprendizaje de datos

El proceso de aplicar algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y construir modelos predictivos a partir de los datos preparados.

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Interpretación y evaluación

Evaluar la precisión y utilidad del modelo creado, y analizar los patrones encontrados para comprender mejor los datos.

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CRISP-DM

Una metodología estandarizada para desarrollar proyectos de minería de datos, dividida en seis fases.

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Comprensión del negocio

Entender el problema del negocio, sus objetivos y el impacto de la minería de datos en la organización.

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Descubrimiento

La fase de descubrimiento se enfoca en identificar patrones de conocimiento significativos a partir de datos. El objetivo es evaluar el potencial de estos patrones para su aplicación en un contexto comercial.

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Despliegue

En la fase de despliegue, los descubrimientos valiosos se implementan en los sistemas de producción. Se traduce el conocimiento en acción, aplicándolo directamente al negocio.

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Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de programas capaces de aprender y generalizar sobre datos complejos. Estos programas trabajan con información poco estructurada para identificar patrones y hacer predicciones.

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Aprendizaje Supervisado

Las tareas de aprendizaje supervisado se caracterizan por tener un objetivo claro que se busca predecir. El modelo de aprendizaje se entrena con ejemplos donde se conoce la clase objetivo. Se utiliza para clasificar nuevos datos con valor de clase desconocido.

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Clasificadores Predictivos

Los modelos de aprendizaje supervisado se utilizan para clasificar nuevos datos. Son esencialmente conjuntos de reglas o modelos predictivos que se basan en los atributos conocidos para determinar la clase de un dato nuevo.

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Agrupamiento (Clustering)

Esta tarea implica la organización de datos en grupos o clusters sin conocer previamente las clases. Se basa en la similitud entre los datos y la distancia a otros.

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Dependencia de Atributos

Esta tarea del aprendizaje no supervisado busca descubrir relaciones funcionales entre las características de los datos, aunque estas no sean dependencias absolutas.

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Aprendizaje No Supervisado

En el aprendizaje no supervisado, no existe una clase objetivo definida. El algoritmo explora los datos para encontrar patrones ocultos o estructuras sin la necesidad de una supervisión previa.

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Study Notes

Minería de Datos

  • La minería de datos extrae correspondencias entre datos de bajo nivel (voluminosos) y representaciones más compactas, abstractas o útiles, como resúmenes, aproximaciones descriptivas o clasificadores predictivos.

Fases de la Minería de Datos

  • Selección: Extracción de datos relevantes de la base de datos original.
  • Procesamiento: Conectar y fusionar datos dispersos en una sola tabla o relación para facilitar etapas posteriores.
  • Transformación: Reestructurar datos para adaptarlos al aprendizaje, pues su estructura original puede no ser adecuada.
  • Aprendizaje: Extracción de patrones, creación de modelos y/o clasificadores predictivos.
  • Interpretación y evaluación: Evaluar la eficacia, eficiencia de modelos o analizar visualmente patrones para comprender datos.

Metodología CRISP-DM

  • Es la metodología de desarrollo de proyectos de minería de datos más usada.
  • Se divide en 6 fases:
    • Comprensión del negocio: Entender el problema, impacto en la organización y objetivos.
    • Comprensión de los datos: Revisar fuentes de datos, documentar, identificar problemas de calidad y hacer un análisis exploratorio.
    • Preparación de datos: Preparar el conjunto de datos para el modelado, incluyendo limpieza y transformación.
    • Modelado: Seleccionar, probar y optimizar distintos algoritmos de modelado.
    • Evaluación: Revisar los patrones descubiertos y evaluar su valor comercial.
    • Despliegue: Implementar los descubrimientos en sistemas de producción.

Aprendizaje Automático

  • Rama de la IA para crear programas que generalizan comportamientos a partir de ejemplos.
  • Dos tipos principales:
    • Aprendizaje supervisado: Predecir una clase objetivo conocida (ej. filtro antispam). Se usan modelos clasificadores.
    • Aprendizaje no supervisado:
      • Agrupamiento (clustering): Organizar ejemplos en grupos (clusters) no conocidos previamente.
      • Dependencias de atributos: Detectar relaciones significativas entre atributos.

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Description

Este cuestionario explora los fundamentos de la minería de datos, incluyendo las fases de selección, procesamiento, transformación, aprendizaje e interpretación. Además, se profundiza en la famosa metodología CRISP-DM, que es ampliamente utilizada en proyectos de minería de datos para garantizar un enfoque estructurado y efectivo.

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