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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Big Data - 2do Parcial, Parte 1 - Siglo XXI

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Título del Test: Big Data - 2do Parcial, Parte 1 - Siglo XXI Descripción: Big Data - 2do Parcial, Parte 1 - Siglo XXI Autor: Cat1978 OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 24/06/2024 Categoría: Universidad Número Preguntas: 50

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3.1.1- De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, éstas son: (4 correctas) (*) Multisector La granularidad del dato Longitudinal Multiplataforma Mltiygym. 3.1- Juan les dice a sus empleados que la empresa busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo. ¿A qué categoría de conocimiento hace referencia? Hace referencia al ciclo de vida Hace referencia al ciclo de muerte. 3.1- ¿Cuáles de las siguientes son fases por las que atraviesa la empresa que van incrementando el valor que se genera a partir de dichos datos? (2 correctas) Análisis predictivo Análisis de diagnóstico Análisis intuitivo. 3.1.1- ¿Qué tipo de sistema ha sido parte constitutiva de las raíces del Customer Analytics? (*) CRM RPM. 3.1.1- Desde el área de fidelización te solicitan crear una estrategia para retener clientes y se te ocurre hacerlo a través de un análisis de cesta de compra. ¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante ese análisis? Puede lograrse creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente Puede lograrse creando argumentos sin productos interesantes para garantizar la fuga del cliente. 3.1.1- ¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar? (2 correctas) (*) Operacional Analítico Funcional. 3.1.1- ¿Qué departamento de las organizaciones ha liderado tradicionalmente el desarrollo del CMR analítico? El departamento de marketing El departamento de finanzas. 3.1.1- Cual es el objetivo del CRM analítico? Garantizar la correcta explotación de la información de clientes. El CRM analítico busca comprender el comportamiento del cliente mostrado en las interacciones en el CRM operacional. Evitar la correcta explotación de la información de clientes. El CRM analítico busca ignorar el comportamiento del cliente sin mostrar las interacciones en el CRM operacional. 3.1.2- Considerando las distintas fases en la evolución del entendimiento del cliente a partir de los datos: (4 correctas) (*) Análisis descriptivo Análisis prescriptivo Análisis diagnóstico Análisis predictivo Análisis funcional. 3.1.2- Una organización que logró desarrollar su estrategia de Customer Analytics hasta la fase de Análisis Descriptivo ¿Qué valor genera a partir de los datos de sus clientes? (*) La organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente La organización es incapaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. 3.1.3- Considerando las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada SEMMA: (4 correctas) (*) Explore Modify Model Sample Simple. 3.1- Una empresa de seguridad física está desarrollando un sistema de reconocimiento facial para aumentar la seguridad de la compañía. ¿Qué tecnología utilizarías para desarrollar el reconocimiento facial? Utilizaría inteligencia artificial Utilizaría inteligencia emocional. 3.1.1- ¿Cuáles son las distintas fases que constituyen la metodología de desarrollo denominada CRISP-DM? (4 correctas) (*) Transformación Comprensión del negocio Comprensión de los datos Preparación de los datos Manipulación de los datos. 3.1.3- ¿Quién define las métricas para la interpretación de datos? El área de analítica de datos Customer Analytics El área de analítica de datos Complemental Analytics. 3.1.1- De acuerdo a las múltiples características que definen a Customer Analytics, éstas son: (4 correctas) (*) Multisector La granularidad del dato Longitudinal Multiplataforma Plataforma Sector. 3.1.3- ¿Qué fase continúa, luego de haber seleccionado los datos a analizar (fase de Selección, en el proceso denominado KDD)? Preprocesamiento y limpieza de datos Preprocesamiento de datos Limpieza de datos. 3.1.1- ¿Qué tipo de sistema ha sido parte constitutiva de las raíces del Customer Analytics? CRM RPM. 3.1.1- ¿A qué hacer referencia el Customer Journey en Customer Analytics? Al proceso de compra del cliente Al proceso de venta del cliente. 3.1.3- ¿Qué metodología de desarrollo para Custumer Analytics fue creada por la empresa SAS? SEMMA CRISP-DM KDD. 3.1.1- ¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra? Análisis de afinidad Análisis de identidad. 3.1.1- Desde el área de fidelización te solicitan crear una estrategia para retener clientes y se te ocurre hacerlo a través de un análisis de cesta de compra. ¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante ese análisis? Puede lograrse creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente Puede lograrse abriendo más tiempo para evitar la fuga del cliente. 3.1.1- ¿Cuáles son los tipos de CRM que podemos encontrar? (2 correctas) Operacional Analítico Receptivo. 3.1.1- ¿Qué departamento de las organizaciones ha liderado tradicionalmente el desarrollo del CRM analítico? El departamento de marketing El departamento de ventas El departamento de compras. 3.1.1- ¿Cuál es el objetivo del CRM analítico? Garantizar la correcta explotación de la información de clientes Garantizar la correcta explotación de la información de proveedores. 3.1.1- ¿Qué son capaces de simular los departamentos de recursos humanos utilizando big data y analítica avanzada? Son capaces de simular la rotación estimada, los costes laborales, las bajas laborales y la plantilla estimada Son capaces de simular la rotación estimada, las bajas laborales y la plantilla estimada . 3.1.2- Una organización que logró desarrollar su estrategia de Customer Analytics hasta la fase de Análisis Descriptivo ¿Qué valor genera a partir de los datos de sus clientes? La organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente La organización es incapaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. 3.1.2- Mediante el análisis de datos de sus clientes, ¿Qué ventajas obtienen empresas como Google? Pueden identificar potenciales necesidades y preferencias de los usuarios y ajustar el tipo de publicidades que son ..... Pueden identificar potenciales necesidades y ajustar el tipo de publicidades que son ..... 3.1.3- En cuanto a metodologías, el desarrollo de iniciativas de Costumer Analytics ¿Con qué otro tipo de proyecto se vinculan? Con el desarrollo de proyectos de minería de datos Con el desarrollo de proyectos de e-commerce. 3.1.3- ¿Cuántas fases son las que componen la metodología de desarrollo denominado CRISP-DM? Seis Cinco Siete. 3.1.3- Te solicitan que des una breve explicación de sobre el cesto de compra para el gerente general del supermercado. ¿Qué le explicarías sobre en análisis de la cesta de compra? Le explicaría que es un análisis de afinidad que busca comprender las asociaciones entre productos comprados Le explicaría que es un análisis de afinidad que busca comprender las asociaciones entre productos vendidos. 3.1.3- La minería de datos es una de las partes constitutivas del proceso de descubrimiento del conocimiento (KDD) Verdadero Falso. 3.1.3- ¿Qué le permite a una iniciativa de Customer Analytics el hecho de utilizar y Dominar Big Data? (4 correctas) Lidiar con múltiples fuentes y formatos de datos Trabajar con grandes volúmenes de datos Capturar y extraer datos a alta velocidad Poner el foco en la calidad del dato y de los modelos de análisis Poner el foco en la cantidad de datos y de los modelos de análisis . 3.1.4- ¿Cuál es el foco principal del Business Intelligence en las organizaciones? Permitir que usuarios no técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio Permitir que usuarios y técnicos de áreas de negocio se familiaricen con los datos y puedan realizar análisis sencillos en modo autoservicio. 3.1.4- En cuanto a tecnologías ¿Qué técnicas utiliza Customer Analytics? Técnicas de Business Intelligence, de Business Analytics, de Big Data y de la Gestión de Datos Técnicas de Business Intelligence, de Business Analytics, de Big Data y de CRM. 3.1.4- ¿Cuáles de las siguientes son algunas de las técnicas que pertenecen a Business Intelligence? OLAP, Cuadros de mando y Herramientas de ETL OLAP, Cuadros de mando y Herramientas de FDD. 3.1.4- Carlos está haciendo un análisis de cesta de compra en su empresa. ¿A qué tipo de análisis pertenece el análisis de la cesta de compra? Pertenece al análisis de afinidad Pertenece al análisis de realidad. 3.1.4- Si decimos que es necesario desarrollar nuevas metodologías de gestión y almacenamiento para volúmenes ingentes de datos… ¿A qué concepto de la analítica de datos hacemos referencia? Big data Big love. 3.1.4- ¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? (3 correctas) KDD CRISP-DM SEMMA FDD HDD. 3.1.4- Carlos va a utilizar un análisis de afinidad para hacer minería de datos en la empresa en la cual está trabajando. ¿Qué es el análisis de afinidad? (*) Es un análisis de datos y una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos Es un análisis de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos Es una técnica de minería de datos que busca relaciones entre actividades realizadas (o registradas) de individuos, grupos u objetos. 3.1.4- Juan propone como objetivo a su equipo conocer la probabilidad de que sus clientes respondan ante estímulos de marketing. ¿Qué categoría de conocimiento quiere analizar? Quiere analizar el interés Quiere analizar el desinterés. 3.1.5- Si analizamos la cuota de cartera o "wallet share" del cliente… ¿A qué categoría de conocimiento pertenece? (*) Rentabilidad Productividad. 3.1.5- Si decimos que: "Se busca comprender la relación del cliente y la organización a largo plazo."... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia? (*) Ciclo de vida Ciclo de muerte. 3.1.5- Pedro quiere analizar la cuota de cartera o "wallet share" del cliente de su empresa, ¿En qué categoría de conocimiento debería centrarse? Debería centrarse en la rentabilidad Debería centrarse en la productividad. 3.1.5- Si decimos que: "se busca conocer la probabilidad de que los clientes respondan ante estímulos de marketing" ... ¿A qué categoría de conocimiento hacemos referencia? (*) Interés Desinterés. 3.1.5- En un proyecto de Customer Analytics... ¿De qué depende el/los tipos de análisis a realizar? Estrategia y tipo de conocimiento Estrategia Tipo de conocimiento. 3.1.5- Si en tu compañía se debe transformar los datos en conocimiento, ¿A qué modelos debieras recurrir para lograrlo? Al Modelo KDD Al Modelo HDD Al Modelo FDD. 3.1.6- De las siguientes opciones… ¿Cuál se considera como una ventaja de la aplicación de Big Data en Customer Analytics? Monitorizar de forma continua los procesos y caminos en tiempo real Monitorizar de los procesos y caminos en diferido. 3.1.6- ¿Cuál es el foco principal del Business Analytics en las organizaciones? Gestionar con rapidez grandes volúmenes de datos, desarrollar, testear, entrenar y monitorizar modelos predictivos Gestionar con rapidez pequeños volúmenes de datos, desarrollar, testear y monitorizar modelos predictivos. 3.2- ¿Cuáles son las metodologías de desarrollo más utilizadas en Customer Analytics? (2 correctas) SEMMA KDD FDD. 3.2.1- ¿Cómo puede lograrse la retención de clientes mediante el análisis de cesta de compra? Creando argumentos con productos interesantes para evitar la fuga del cliente Creando argumentos con productos indiferentes para el cliente .

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