A) Recopilar la mayor cantidad de datos posible B) Mantener los datos en privado sin analizarlos C) Obtener información relevante y útil a partir de los datos D) Eliminar cualquier dato que no sea relevante
A) Regresión lineal B) Métodos de cifrado de datos C) Funciones matemáticas complejas D) Algoritmos de clasificación
A) La causalidad es más precisa que la correlación B) La correlación siempre indica una causa directa C) La correlación muestra una relación entre variables, mientras que la causalidad implica una relación de causa y efecto D) Correlación y causalidad son términos intercambiables
A) Un modelo que se enfoca en analizar datos no relacionados B) Un modelo que ignora por completo los datos C) Un modelo que busca retroceder en el tiempo para analizar datos pasados D) Un modelo que utiliza datos existentes para predecir resultados futuros
A) Análisis de datos utilizando solo una variable B) Análisis de datos sin considerar el tiempo C) Análisis de datos recopilados en intervalos de tiempo secuenciales D) Análisis de datos de forma aleatoria
A) Aumenta la complejidad de los datos sin beneficios claros B) Facilita la interpretación y comunicación de los resultados de manera efectiva C) Hace que los datos sean incomprensibles para cualquier persona D) Es un paso innecesario en el proceso de análisis
A) Eliminar cualquier descripción de los datos B) Descripción de patrones y características de los datos mediante estadísticas y visualización C) Crear narrativas ficticias sobre los datos D) Generar datos nuevos no basados en la muestra
A) Recolectar toda la información disponible sin procesarla B) Calcular los valores desconocidos de una población basándose en una muestra C) Aplicar cambios drásticos a los datos originales D) Eliminar cualquier parámetro innecesario en los datos
A) Un ajuste óptimo del modelo a todos los datos disponibles B) El proceso de ajustar un modelo a nuevos datos de manera precisa C) Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde generalización D) La falta de ajuste de un modelo a los datos
A) Aumentar la complejidad de los datos sin beneficio claro B) Reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos conservando la mayor cantidad de información C) Eliminar por completo cualquier información en los datos D) Añadir componentes innecesarios a los datos
A) Manipular los datos para obtener resultados específicos B) Proceso de descubrir patrones y conocimientos útiles en grandes conjuntos de datos C) Ocultar intencionalmente información en los datos D) Generar datos de forma aleatoria sin propósito definido
A) Añadir ruido a los datos para dificultar el análisis B) Eliminar variables sin importancia en los datos C) Convertir variables continuas en categorías discretas D) Combinar múltiples conjuntos de datos en uno solo
A) Un gráfico que muestra la distribución de un conjunto de datos y resalta los valores atípicos B) Una representación visual de la correlación entre dos variables C) Un gráfico que simplifica los datos en exceso D) Un gráfico que oculta información sobre los datos
A) Datos adicionales para complicar el análisis sin aportar información relevante B) Reglas arbitrarias para determinar el resultado de un análisis C) Información innecesaria que distrae de los resultados conseguidos D) Medidas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo
A) Los datos limpios son difíciles de obtener y procesar B) Los datos limpios garantizan la precisión y fiabilidad de los resultados C) Los datos limpios generan análisis incorrectos D) Los datos limpios no son necesarios en el análisis
A) Un proceso innecesario que no aporta valor al modelo B) Método para evaluar el rendimiento de un modelo al dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba C) Un proceso que implica aceptar un modelo sin ninguna validación D) Un método para duplicar los datos antes de analizarlos
A) Proceso de determinar la actitud o emoción asociada con un texto B) Un análisis exclusivo de palabras negativas en el texto C) Eliminar cualquier sentimiento del análisis de texto D) Un proceso para generar texto aleatorio sin significado
A) Proceso de añadir datos irrelevantes al análisis B) Proceso de selección y transformación de atributos relevantes para análisis C) Proceso de ocultar información clave en los datos D) Proceso de duplicar los datos originales sin cambios
A) Los nodos representan entidades (como personas) y los bordes las conexiones entre ellas B) Los nodos representan países y los bordes son eventos en la historia C) Los nodos son conectores y los bordes representan el flujo de datos D) Los nodos son datos irrelevantes y los bordes son límites entre regiones
A) La interpretación de resultados puede distorsionar la realidad B) Permite tomar decisiones fundamentadas basadas en los análisis realizados C) Los resultados nunca deben interpretarse en análisis de datos D) La interpretación de resultados no aporta valor al análisis |