Tema 4

Indica la respuesta correcta sobre la teoría de organización de empresas: La teoría organizacional no ha recogido contextos de incertidumbre porque esto es más reciente. Aunque la información es incompleta, se dice que se puede estar en situación de certidumbre. Se tiene en cuenta la cantidad de información que un individuo tiene para tomar una decisión, por ello se recoge los conceptos de certeza, riesgo e incertidumbre. La teoría de la decisión no es aplicable al contexto organizacional.

Indica la respuesta incorrecta sobre algoritmos y modelos: El algoritmo ayuda a crear modelos. El modelo y el algoritmo son lo mismo, se podría decir que son sinónimos. El modelo es una representación simplicada de la realidad. El algoritmo es una secuencia de pasos que hay que seguir para poder obtener un resultado.

Indicar la respuesta correcta sobre la construcción de modelos correctamente: En el diseño del modelo es tener la perspectiva de gestor de empresa no es importante. El modelo puede arrojar información cualitativa de la empresa. Para tener un modelo, se pueden usar diferentes algoritmos, por hay que identificar el más adecuado. Un modelo puede construirse de tal forma que represente la realidad de un sector a nivel macroeconómico, pero no de empresa.

Indica la respuesta correcta sobre aplicaciones del análisis factorial: Como son muchos procedimientos, no es muy usado en contextos de negocio. Es importante usarlo como primer análisis de cliente. Al perder información, se debe complementar con otro tipo de estudios. Al poder agrupar información, es muy usado en análisis de mercado y encuestas para priorizar las características del cliente.

Indica la respuesta incorrecta sobre tomar decisiones en contextos difíciles: No solo es necesario establecer un plan, sino tambien construir una cultura organizatica afín a la toma de decisiones con datos. El contexto incierto implica conocer la información pasada para replicarla en el futuro. Un contexto difícil se puede decir que es aquellas que no han sucedido antes, no hay antecedentes y sobre el cual se deben de tomar decisiones. El Big Data ha ayudado a arrojar luz sobre estos nuevos contextos donde no hay históricos.

Indica la respuesta incorrecta sobre el análisis factorial: El proceso conlleva identificar un número reducido de factores que agruparán algunas de las variables. Es un nombre genérico de un tipo de procedimientos que se usan para reducir y resumir información. Es un algoritmo que hace ampliación de factores. El proceso conlleva sacrificar una mínima pérdida de información.

Indica la afirmación incorrecta sobre VUCA y BANI. El contexto VUCA fue superado en su impredicibilidad y surgió el contexto BANI. VUCA es un acrónimo para definir contextos volátiles, inciertos, complejos y ambiguo. El contexto VUCA fue sustituido por el contexto BANI cuando se ha obtenido mayor certeza y tranquilidad. BANI es un acrónimo de frágil, ansiedad, no lineal e incomprensible.

Identifica la respuesta correcta sobre los tipos de algoritmo: En el proceso de ajuste de modelo se aplicarán técnicas de validación para confirmar que el modelo es correcto. Hay diferentes algoritmos que pueden ayudar a solucionar diferentes preguntas de negocio. El modelo Lookalike es un modelo que ayuda a identificar clientes con actitudes parecidas en el mercado. Todas las anteriores son correctas.

Indica la respuesta correcta sobre la gestión de empresa: Todas las técnicas deben ir acompañadas de una seria de recomendaciones. Los gestores de empresa deben conocer los procesos de modelización para tener una idea clara de lo que deben preguntar. La gestión de empresa implica tener un equipo de analisis de datos. Los gestores de empresa no es imprescindible conocer la analítica de negocio.

Indica la respuesta incorrecta sobre la regresión múltiple: La regresión lineal ayuda a entender qué variables ayudan a explicar cuestiones como las ventas, la satisfacción del cliente o del empleado. La regresión lineal múltiple se utiliza para ver las relaciones de una variable dependiente en base a otra variables dependientes. La regresión lineal debe ser validada con un conjunto de supuestos para realizar un modelo fiable. La regresión lineal no necesita identificar los errores como término de la ecuación.