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?

Construir el conjunto de datos limpiado y transformado. Signup and view all the answers

La fase de modelado en CRISP-DM implica:

Construir y probar algoritmos de modelado específicos. Signup and view all the answers

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

Extraer patrones y construir modelos predictivos. Signup and view all the answers

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

Analiza la eficacia y eficiencia del modelo desarrollado. Signup and view all the answers

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

Reestructurar los datos para que sean adecuados para el aprendizaje. Signup and view all the answers

¿Cuál es la principal característica del aprendizaje supervisado?

Predice una clase objetivo a partir de ejemplos conocidos. Signup and view all the answers

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

Clasificar documentos según su contenido. Signup and view all the answers

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

Identifica dependencias que se cumplen casi siempre pero no necesariamente siempre. Signup and view all the answers

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

Clasificadores predictivos que utilizan atributos para hacer predicciones. Signup and view all the answers

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

Siempre requiere un valor objetivo conocido. Signup and view all the answers

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

Segmentación de imágenes por similitud de color. Signup and view all the answers

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

Implementar los descubrimientos en los sistemas en producción. Signup and view all the answers

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

Datos que requieren interpretación y análisis para extraer patrones. Signup and view all the answers

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.