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Questions and Answers
¿Cuál es una de las desventajas de completar manualmente los valores faltantes?
¿Cuál es una de las desventajas de completar manualmente los valores faltantes?
¿Qué problema puede surgir al usar una constante global como 'Desconocido' para completar valores faltantes?
¿Qué problema puede surgir al usar una constante global como 'Desconocido' para completar valores faltantes?
¿Cuál de los siguientes métodos utiliza medidas de tendencia central para manejar valores faltantes?
¿Cuál de los siguientes métodos utiliza medidas de tendencia central para manejar valores faltantes?
¿En qué caso se recomienda utilizar la media o la mediana para completar valores faltantes?
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¿Qué técnica se puede usar para determinar el valor más probable para completar un dato faltante?
¿Qué técnica se puede usar para determinar el valor más probable para completar un dato faltante?
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¿Cuál de los siguientes tipos de bases de datos se relaciona con información geográfica?
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Qué tipo de minería de datos busca patrones en lugar de irregularidades?
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¿Qué tipo de aplicación se utiliza en análisis financieros?
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¿Cuál de las siguientes clasificaciones se basa en técnicas de análisis de datos?
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¿Cuál es la característica principal de las bases de datos temporales?
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¿Qué representa KDD en el proceso de minería de datos?
¿Qué representa KDD en el proceso de minería de datos?
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¿Qué tipo de conocimiento minado a nivel primitivo se refiere a?
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Dentro de las bases de datos multimedia, ¿qué tipo de datos se almacena?
Dentro de las bases de datos multimedia, ¿qué tipo de datos se almacena?
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¿Cuál es la primera fase del Proceso estándar de la industria para la minería de datos (CRISP-DM)?
¿Cuál es la primera fase del Proceso estándar de la industria para la minería de datos (CRISP-DM)?
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¿Qué implica la fase de preparación de datos en el CRISP-DM?
¿Qué implica la fase de preparación de datos en el CRISP-DM?
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En el contexto de la minería de textos, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es incorrecta?
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¿Qué tipo de minería se ocupa de extraer información del contenido de los documentos en la web?
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¿Cuál de las siguientes fases del CRISP-DM incluye la distribución y puesta en producción del modelo?
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La varianza en un conjunto de datos se utiliza comúnmente para qué propósito?
La varianza en un conjunto de datos se utiliza comúnmente para qué propósito?
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¿Cuál es la técnica de normalización de datos que convierte valores numéricos a desviaciones estándar?
¿Cuál es la técnica de normalización de datos que convierte valores numéricos a desviaciones estándar?
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¿Qué fase del CRISP-DM se enfoca en identificar problemas de calidad de los datos?
¿Qué fase del CRISP-DM se enfoca en identificar problemas de calidad de los datos?
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¿Cuál de las siguientes gráficas se utiliza para representar frecuencias de variables continuas?
¿Cuál de las siguientes gráficas se utiliza para representar frecuencias de variables continuas?
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¿Qué tipo de minería aborda principalmente archivos que contienen imágenes o audio?
¿Qué tipo de minería aborda principalmente archivos que contienen imágenes o audio?
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En caso de datos faltantes, ¿cuál es un enfoque comúnmente utilizado?
En caso de datos faltantes, ¿cuál es un enfoque comúnmente utilizado?
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¿Cuál es la principal diferencia entre minería de textos y minería de datos?
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¿Qué técnica se utiliza para obtener información de documentos que contienen vínculos?
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¿Cuál de los siguientes métodos puede ser utilizado para completar los valores faltantes mediante estadística?
¿Cuál de los siguientes métodos puede ser utilizado para completar los valores faltantes mediante estadística?
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El uso de una constante global para completar los valores faltantes es siempre efectivo en minería de datos.
El uso de una constante global para completar los valores faltantes es siempre efectivo en minería de datos.
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¿Qué método puede ser utilizado para obtener el valor más probable para completar un dato faltante?
¿Qué método puede ser utilizado para obtener el valor más probable para completar un dato faltante?
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Completar manualmente el valor faltante es un enfoque que consume mucho tiempo y puede no ser ________.
Completar manualmente el valor faltante es un enfoque que consume mucho tiempo y puede no ser ________.
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Relaciona los métodos de tratamiento de datos faltantes con su descripción:
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¿Qué se puede utilizar para reemplazar el valor faltante en la clasificación de clientes por riesgo de crédito?
¿Qué se puede utilizar para reemplazar el valor faltante en la clasificación de clientes por riesgo de crédito?
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¿Cuál de las siguientes bases de datos almacena imágenes, audio y video?
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El conocimiento primitivo se refiere a un alto nivel de abstracción en la minería de datos.
El conocimiento primitivo se refiere a un alto nivel de abstracción en la minería de datos.
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¿Qué proceso se utiliza para extraer información mediante algoritmos en minería de datos?
¿Qué proceso se utiliza para extraer información mediante algoritmos en minería de datos?
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Las bases de datos __________ almacenan descriptores de textos que van desde palabras clave hasta resúmenes.
Las bases de datos __________ almacenan descriptores de textos que van desde palabras clave hasta resúmenes.
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Relaciona los tipos de sistemas minados con su característica adecuada:
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¿Qué tipo de aplicación se utiliza en la minería de datos para el análisis de stocks?
¿Qué tipo de aplicación se utiliza en la minería de datos para el análisis de stocks?
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Las bases de datos temporales almacenan información que no puede ser utilizada para encontrar tendencias.
Las bases de datos temporales almacenan información que no puede ser utilizada para encontrar tendencias.
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¿Qué permite la minería de datos en relación con patrones de comportamiento?
¿Qué permite la minería de datos en relación con patrones de comportamiento?
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El proceso de extraer información se llama __________, y la minería de datos es su aplicación.
El proceso de extraer información se llama __________, y la minería de datos es su aplicación.
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La minería de textos utiliza únicamente datos estructurados.
La minería de textos utiliza únicamente datos estructurados.
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¿Qué técnica de normalización convierte valores numéricos a desviaciones estándar?
¿Qué técnica de normalización convierte valores numéricos a desviaciones estándar?
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El __________ es un estadístico utilizado en la comparación de grupos que mide la dispersión de los valores con respecto a la media.
El __________ es un estadístico utilizado en la comparación de grupos que mide la dispersión de los valores con respecto a la media.
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Relaciona las fases del CRISP-DM con su propósito:
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los datos no estructurados es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los datos no estructurados es correcta?
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Los histogramas se usan para representar frecuencias de variables categóricas.
Los histogramas se usan para representar frecuencias de variables categóricas.
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¿Cómo se llama el proceso de descubrir conocimiento útil en grandes volúmenes de datos?
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La minería del contenido de la web se clasifica en tres tipos: text mining, hypertext mining y __________ mining.
La minería del contenido de la web se clasifica en tres tipos: text mining, hypertext mining y __________ mining.
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Study Notes
Tipos de Bases de Datos en Minería de Datos
- Se consideran diferentes modelos de datos, incluyendo relacionales, multidimensionales, orientados a objetos, etc.
- Se consideran sistemas de minería de datos textuales, multimedia, espaciales y web, atendiendo al tipo de datos manejados.
Tipos de Conocimiento Minado
- Se analizan distintos niveles de abstracción del conocimiento minado: generalizado (alto nivel), primitivo (a nivel de filas de datos) y a múltiples niveles.
- Se distinguen sistemas que buscan regularidades (patrones) y sistemas que analizan irregularidades (excepciones).
Tipos de Aplicaciones
- Se categorizan los sistemas en dos tipos: propósito general y sistemas específicos (financieros, web, correo electrónico, análisis de stocks, etc.).
Tipos de Funcionalidad y Técnicas
- Los sistemas se clasifican por su funcionalidad (clasificación, agrupamiento, etc.) y por métodos de análisis (estadísticas, redes neuronales, etc.).
Bases de Datos Temporales
- Almacenan datos para identificar tendencias y cambios en medidas o valores.
Bases de Datos Espaciales
- Contienen información geográfica, imágenes y datos de tráfico.
Bases de Datos Documentales
- Almacenan descriptores de textos que van desde palabras clave a resúmenes.
Bases de Datos Multimedia
- Almacenan imágenes, audio y video.
Descubrimiento de Conocimiento
- La minería de datos descubre relaciones no identificadas previamente en los datos, generando patrones de comportamiento, secuencias, predicciones, agrupamientos para la toma de decisiones.
- El KDD (Knowledge Discovery in Databases) es el proceso de extraer información, utilizando algoritmos de minería de datos, para descubrir conocimiento útil en un repositorio de información.
- Es un proceso iterativo y no automático.
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
- Es una metodología para la minería de datos, no propietaria, basada en experiencias y empresas prestigiosas.
- Consta de seis fases:
- Fase 1: Comprensión del Negocio: Definir objetivos del proyecto, necesidades del cliente, y convertirlos en un problema de minería de datos; desarrollar un plan para lograr los objetivos desde una perspectiva de negocio.
- Fase 2: Comprensión de los Datos: Recopilar y comprender los datos; identificar problemas de calidad, explorar potenciales y formular hipótesis sobre la información oculta.
- Fase 3: Preparación de Datos: Construir el conjunto final de datos (vista "minable"), seleccionando/filtrando tablas, registros y atributos; transformar, limpiar y formatear para el análisis.
- Fase 4: Modelado de Datos: Seleccionar y aplicar técnicas de modelado acorde al problema; iterar a la fase de preparación cuando sea necesario.
- Fase 5: Evaluación: Evaluar modelos construidos con los objetivos de negocio.
- Fase 6: Despliegue: Distribuir/desplegar el modelo y ponerlo en producción.
Minería de Datos Web
- La mayoría de los datos web son no estructurados y voluminosos, requiriendo análisis de Big Data.
- Los datos están interconectados mediante hiperenlaces.
- Los datos tienen formatos y fiabilidad diversos, incluyendo datos fiables y datos poco fiables.
Tipos de Minería de Contenido Web
- Se puede clasificar en:
- Text Mining (documentos de texto sin formato)
- Hypertext Mining (documentos con enlaces)
- Markup Mining (documentos semiestructurados con etiquetas).
Minería Multimedia
- Aplicado a imágenes, audio y video.
Medidas de Tendencia Central y Variabilidad
- La media es la medida de tendencia central más utilizada.
- La varianza mide la dispersión de los valores respecto a la media.
- La varianza es útil en la comparación de grupos y en el análisis de hipótesis.
- Las gráficas de barras se utilizan para variables categóricas y los histogramas para variables continuas.
Normalización de Datos
- Los dominios de valores de las variables pueden necesitar normalización para compararlas.
- Una técnica es la conversión a desviaciones estándar (puntajes Z), pero se requiere una distribución normal.
Manejo de Datos Faltantes
- Se pueden usar diferentes estrategias para abordar datos faltantes:
- Ignorar la tupla con valores faltantes.
- Completar manualmente el valor faltante.
- Usar una constante global (ej. "Desconocido").
- Usar la media o mediana para completar valores faltantes.
- Utilizar la media o mediana para las muestras de la misma clase.
- Utilizar regresión para encontrar el valor más probable a completar.
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Description
Este cuestionario aborda los diferentes tipos de bases de datos en minería de datos, incluyendo modelos relacionales, multidimensionales y orientados a objetos. También se analizan los tipos de conocimiento minado y las aplicaciones específicas de cada sistema, así como las funcionalidades y técnicas utilizadas en el análisis de datos.
