¿Qué significa OLAP? a . Procesamiento de transacciones fuera de línea b . Procesamiento de transacciones en línea c . Procesamiento analítico en linea.
¿Qué elementos forman el proceso de ETL? a . Extracción , Transformación y Carga b . Recopilación , Limpieza y Codificación c . Experimentación , Truncado y Liberación.
El objetivo principal de la Inteligencia de Negocio es proporcionar herramientas y metodologías que permitan tomar decisiones de negocio: a . Efectivas y a tiempo b . A partir de muy pocos datos c . Utilizando los datos de la competencia.
Diferencia entre un Data Warehouse y un DataMart a . Son dos formas de denominar el mismo concepto b . El Data Warehouse está pensado para cubrir las necesidades de trabajo de un área o departamento dentro de la organización , mientras que el ámbito de un DataMart es la organización al completo c . El DataMart está pensado para cubrir las necesidades de trabajo de un área o departamento dentro de la organización , mientras que el ámbito de un Data Warehouse es la organización al completo.
Cuál de las siguientes es una herramienta de IN de fuente abierta c . Tableau a . Jaspersoft b . Knime.
El algoritmo Selección hacia delante de características consiste en : a . Comenzar con el conjunto vacío y de forma secuencial añade al subconjunto actual S el atributo Xi que maximiza f(S,Xi) b . Tiene dos métodos : uno comienza por el conjunto vacío y otro por el total c . Comenzar con el conjunto completo y de forma secuencial elimina del subconjunto actual S el atributo X que decrementa menos f(S-X).
¿Cuáles son los dos componentes principales en un algoritmo de selección de características? a . Ninguno de los dos anteriores b . Una estrategia de búsqueda y un filtro c . Una estrategia de búsqueda y una función objetivo.
11- ¿Definición de análisis univariante? a . Es el análisis en el que se investigan las relaciones que se mantienen dentro de un subconjunto de atributos b . Es el análisis en el que se investigan las relaciones entre las variables c . Es el análisis en el que se investigan las propiedades de cada atributo individual del conjunto.
El valor para describir la relación entre el tamaño del efecto mostrado en un gráfico y el tamaño del efecto mostrado en los datos, ¿se define como? a . Codificación b . Visualización de datos c . Factor de mentira (lie factor).
¿Cuál de las siguientes es una medida de análisis bivariable de categórica con categórica? a . Scatter plot b . Anova c . Chi-cuadrado.
El proceso que busca transformar los valores continuos que se encuentran ordenados en valores categóricos se denomina: a .Agrupamiento b . Discretización c .Codificación.
¿Qué es la entropía dentro de la evaluación de clustering? a . Un índice externo o interno que utiliza para comparar dos clusters diferentes b . Un indice que se utiliza para medir el grado en que las etiquetas del cluster emparejan con las etiquetas de la clase c . Un indice que se utiliza para medir la bondad de la estructura del clustering sin tener en cuenta la información externa.
¿A qué tipo de agrupamiento pertenece el algoritmo Optics? a . Clustering jerárquico b . Clustering particional c . Clustering basado en densidad.
¿Qué tipo de Clustering es el que comienza con los puntos como clusters individuales , y en cada paso se fusionan el par más cercano de clusters hasta que sólo quede un grupo? a . Divisivo b . Particional c . Aglomerativo.
La tarea de minería de datos orientada a predecir una variable continua se denomina a . Regresión b . Clasificación c . Predicción de series temporales.
La calidad de los datos de entrada a los modelos de predicción tiene una incidencia en la calidad de los resultados : a . No influye b . Alta c . Baja.
El enfoque habitual para la obtención de reglas de asociación descompone el problema en dos pasos : a . Generación y filtrado de reglas b . Generación y poda de conjuntos candidatos de artículos frecuentes c . Generación del conjunto de artículos frecuentes y de reglas con fuerte asociación.
El descubrimiento de subgrupos es una técnica : a . De inducción descriptiva b . A medio camino entre la inducción predictiva y la descriptiva c . De inducción predictiva.
Los algoritmos de descubrimiento de subgrupos SDIGA , MESDIF y NMEEF-SD son : a . Extensiones de algoritmos de clasificación b . Algoritmos evolutivos c . Extensiones de algoritmos de asociación
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Dada la secuencia < {1,4} {1,2,3}{2,3,5} > , ¿ cuál de las siguientes es una subsecuencia suya ? a . < {1} {4} {5} > b . < {1,2,5} > c . < {1}{5} > .
Dado un conjunto T de transacciones, el objetivo de la minería de reglas de asociación es encontrar : TODAS las reglas que cumplan con los umbrales de Soporte y Confianza Las k reglas más precisas TODAS las reglas posibles.
¿Qué elemento NO forma parte de la arquitectura de un sistema de Inteligencia de negocio?: a . Informes de auditoría b . Data warehouse c . Análisis multidimensional OLAP.
Según The Data Warehousing Institute , Inteligencia de Negocio se refiere al proceso de : a . Extraer datos del conocimiento para obtener información b . Ir probando acciones para obtener conocimiento del negocio c . Convertir datos en conocimiento y conocimiento en acciones para crear la ventaja competitiva del negocio.
¿Qué algoritmo de extracción de reglas de asociación utiliza una representación comprimida de la base de datos con una estructura de árbol? a . priori b . CN2 c . FP-Tree.
¿Qué tipos de beneficios aporta la Inteligencia de Negocio? a . Tangibles , intangibles y estratégicos b . Empresariales y corporativos c . Cuantitativos y cualitativos.
¿Qué es la minería de datos? a . La utilización de técnicas estadísticas para el preprocesamiento manual de los datos del negocio b . El proceso de exploración y análisis de los datos para obtener patrones significativos y reglas de negocio c . El proceso de manual de extracción de patrones de los datos y reglas de negocio.
En un sistema de Inteligencia de negocio , qué elemento va un paso más allá de la Inteligencia de negocio:
a . Analítica de negocio b . Análisis multidimensional OLAP c . Data warehouse
.
El enfoque de tipo filtro de la función objetivo consiste en : a . Evaluar los subconjuntos basándose en la información que contienen b . Ninguna de las otras respuestas es correcta c . Consiste en aplicar la técnica de aprendizaje.
¿Qué es la extracción de características? a . Seleccionar un subconjunto de características relevantes b . Eliminar características del modelo c . Crear nuevas características a partir de las características original.
¿Cuál de las siguientes no es una solución al problema de los centroides iniciales de k-means? a . Seleccione más de k centroides iniciales y luego seleccionar entre estos los centroides iniciales b . Utilizar una agrupación basada en densidad para determinar los centroides iniciales c . Bisección K–means.
¿Qué tipo de agrupamiento es más adecuado cuando los clusters tienen formas irregulares , o ruido en los datos? a . Clustering jerárquico b . Clustering basado en densidad c . Clustering particional.
¿Cuál de los siguientes algoritmos de clustering está pasado en probabilidades? a . Chameleon b . Optics c . EM.
¿Cuál es las siguientes afirmaciones acerca del algoritmo de clustering particional k-means es falsa? a . No funciona bien ante datos ruidosos b . No funciona bien en clusters convexos c . No funciona bien en clusters de diferente densidad .
¿Qué es el medoide? a . Un elemento fuera del cluster b . El promedio de todos los puntos en el clúster c . El punto más al representativo del clúster.
En el Boosting : a . Todos los clasificadores se inducen a la vez b . Cada clasificador se induce independientemente c . Cada clasificador tiene en cuenta los fallos del anterior.
¿Cuál de los siguientes métodos representan la incertidumbre asociada los procesos de forma natural? a . C4.5 b . kNN c . Naive-Bayes.
Random Forest es uno de los métodos más utilizados de : a . Boosting b . Bagging c . Sampling.
El algoritmo de clasificación SVM busca el hiperplano... a . ... con menor distancia a los ejemplos b . ... con mayor distancia a los ejemplos c . ... sin que influya la distancia a los ejemplos.
Qué función de distancia utiliza KNN con variables categóricas : a . Distancia de Hamming b . Distancia de Manhatan c . Distancia Euclidea.
¿Qué algoritmo está orientado al descubrimiento de patrones temporales? a . GSP b . PT-max c . FP-Growth.
Un inconveniente del análisis de la cesta de la compra es que : a . Sólo trabaja con datos de longitud fija b . Es un proceso computacional complejo c . Tiende a eliminar los elementos anómalos ( casos raros ) .
Dada una base de datos de secuencias y un umbral se soporte mínimo , el objetivo del descubrimiento de patrones temporales es encontrar : a . Todas las subsecuencias con soporte igual o mayor al soporte mínimo b . Las secuencias más cortas con soporte inferior al soporte mínimo c . Las secuencias de mayor longitud.
La estrategia de generación de conjuntos frecuentes que consiste en utilizar estructuras de datos eficientes para almacenar candidatos o transacciones es : a . Reducir el número de candidatos b . Reducir el número de comparaciones c . Reducir el número de transacciones.
Cuando ninguno de los superconjuntos inmediatos de un conjunto es frecuente , este conjunto se denomina : a . Conjunto cerrado b . Conjunto frecuente máximo c . Conjunto soporte.
La validación mediante bootstrap utiliza : a . No utiliza muestreo b . Muestreo sin reemplazo c . Muestreo con reemplazo.
Cuál de las siguientes es una técnica de clasificación mediante árboles de decisión: a . K-Means b . C4.5 c . SVM.
¿Cuál de las siguientes medidas es adecuada para atributos que no sean continuos? a . Euclidea b . Manhattan c . Tanimoto.
¿Cuál de los siguientes NO es un método de selección de instancias? a . Muestreo b . Compactación c . Selección de prototipos.
¿Cuál de los siguientes NO es un método de mejora de la calidad de los datos? a . Determinación de valores perdidos b . Detección de ruido en los datos c . Realizar discretización .
¿Cómo funciona el descubrimiento de subgrupos? a . Busca subgrupos de la población cuya distribución estadística sea lo más similar posible a la del conjunto de la población sin considerar una variable objetivo b . Busca subgrupos de la población que representen al conjunto completo c . Busca subgrupos de la población que presenten desviaciones significativas interesantes respecto al comportamiento del conjunto de la población.
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