Frage 1
Frage
Los datos, incluyendo las agregaciones, se almacenan dentro de una estructura relacional de base de datos que puede estar en la misma localización de la fuente o no.
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DOLAP.
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HOLAP.
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MOLAP.
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ROLAP.
Frage 2
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Es cuando el resultado predicho se puede considerar un número real.
Frage 3
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Son aquellos manejados por los gestores de base de datos convencionales, estos pueden ser considerados bidimensionales.
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Hechos.
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Jerarquías
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Datos Relacionales.
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Dimensiones.
Frage 4
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Se encarga de medir las relaciones entre dos variables.
Frage 5
Frage
Es una herramienta estadística que determina la relación entre dos o más variables cuantitativas.
Frage 6
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En el Modelo CRISP-DM, es donde obtenemos la vista minable o dataset
Frage 7
Frage
Es un tipo de red neuronal artificial, que es entrenada usando aprendizaje no supervisado para producir una representación discreta del espacio de las muestras de entrada, llamado mapa
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Perceptrón Multicapa
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Redes Kohonen.
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Perceptrón.
Frage 8
Frage
En el Modelo CRISP-DM, es donde aplicamos las técnicas de minería de datos a los dataset.
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Evaluación
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Implantación.
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Modelado
Frage 9
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Operación de Minería de Datos, el cual está diseñado en un patrón similar de la experiencia de aprendizaje humano en el uso de observaciones para formar un modelo de las características importantes de alguna tarea.
Frage 10
Frage
Entre los actores que intervienen en un proyecto de Data Mining, éste proporciona acceso al hardware, el software y los datos necesarios para completar el proyecto de minería de datos con éxito
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Analista de minería de datos.
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Líder del proyecto
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Ingeniero de minería de datos
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Cliente de minería de datos.
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Analista de TI
Frage 11
Frage
Entre los actores que intervienen en un proyecto de Data Mining, éste desarrolla, interpreta y evalúa el modelo de minería de datos a la luz de los objetivos de negocio y criterios de éxito del negocio.
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Ingeniero de minería de datos.
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Analista de minería de datos
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Analista de TI
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Líder del proyecto
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Cliente de minería de datos.
Frage 12
Frage
Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones.
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Consultas ad-hoc
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OLAP
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Consultas empaquetadas.
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Dashboards
Frage 13
Frage
Paso de la minería de datos donde se identifican los patrones obtenidos y que son realmente interesantes, basándose en algunas medidas y se realiza una evaluación de los resultados obtenidos.
Frage 14
Frage
Se usa para ajustar datos que son función de diversas variables. El algoritmo básico puede formar un modelo para predecir el valor de un campo determinado partiendo de los valores de otros atributos.
Frage 15
Frage
Crea un modelo que se utiliza para predecir nuevos valores y pronóstico de series temporales. La predicción se basa en un valor de predicción y en las relaciones entre los atributos descubiertas al explorar un conjunto de datos de preparación que contienen tanto la variable independiente como las dependientes.
Frage 16
Frage
Predicen un dato desconocido, a partir de la entrada o conjunto de valores obtenidos a lo largo de un tiempo determinado de los que se extrae un comportamiento futuro.
Frage 17
Frage
Su característica más importante es que son auto explicativos, a simple vista se puede observar la consideración de la clasificación de la data.
Frage 18
Frage
Modelo de proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocio desconocidos.
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Modelo Cascada.
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Modelo CRISP-DM.
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Modelo SEMMA.
Frage 19
Frage
En el Modelo CRISP-DM, es donde revisamos los modelos de las fases anteriores para determinar si son útiles a las necesidades del negocio.
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Modelado.
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Implantación.
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Evaluación.
Frage 20
Frage
Presentan la información altamente resumida. Se componen de consultas, reportes, análisis interactivos, gráficos, semáforos, indicadores causa-efecto.
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Consultas ad-hoc
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OLAP.
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Consultas empaquetadas.
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Dashboards
Frage 21
Frage
Se ejecutan periódicamente, sin necesidad de intervención de usuarios.
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Dashboards.
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Consultas ad-hoc.
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Consultas empaquetadas.
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OLAP.
Frage 22
Frage
Paso de la minería de datos el cual consiste en especificar los datos de entrada que se desean explorar y analizar
Frage 23
Frage
Es la fase de modelado dónde métodos inteligentes son aplicados con el objetivo de extraer patrones previamente desconocidos, válidos, nuevos, potencialmente útiles y comprensibles y que están contenidos u “ocultos” en los datos.
Frage 24
Frage
Es la unidad básica de inferencia en forma de discriminador limitar o más simple, una neurona artificial. A partir de este se genera un algoritmo capaz de generar un criterio para seleccionar un sub género a partir de un grupo de componentes más grandes.
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Perceptrón Multicapa.
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Perceptrón.
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Redes Kohonen.
Frage 25
Frage
Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones.
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Dashboards.
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Consultas ad-hoc.
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OLAP.
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Consultas empaquetadas.
Frage 26
Frage
Paso de la minería de datos el cual se encarga de las inconsistencias en los formatos de datos y la codificación, que pueden existir dentro de una base de datos única y que casi siempre existen cuando múltiples bases de datos contribuyen al Data Warehouse.
Frage 27
Frage
Permite almacenar una parte de los datos como en un sistema MOLAP y el resto como en uno ROLAP.
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MOLAP.
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DOLAP.
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HOLAP.
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ROLAP.
Frage 28
Frage
Operación de Minería de Datos, el cual está diseñado en un patrón similar de la experiencia de aprendizaje humano en el uso de observaciones para formar un modelo de las características importantes de alguna tarea.
Frage 29
Frage
Esta herramienta constituye una poderosa tecnología con un gran potencial que ayuda y brinda soporte a los usuarios, con el fin de permitirles analizar y extraer conocimientos ocultos y predecibles a partir de los datos almacenados en un DW o en un OLTP.
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Data Mining.
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Dashboards.
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OLAP.
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Consultas ad-hoc
Frage 30
Frage
Es cuando el resultado predicho es la clase a la que pertenecen los datos.
Frage 31
Frage
Se encarga de medir las relaciones entre dos variables.
Frage 32
Frage
El objetivo es crear un modelo que predice el valor de una variable de destino en función de diversas variables de entrada.
Frage 33
Frage
Es un tipo de red neuronal artificial, que es entrenada usando aprendizaje no supervisado para producir una representación discreta del espacio de las muestras de entrada, llamado mapa.
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Redes Kohonen
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Perceptrón.
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Perceptrón Multicapa.
Frage 34
Frage
Entre los actores que intervienen en un proyecto de Data Mining, éste entiende a fondo, desde un punto de vista comercial, lo que el cliente quiere lograr.
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Líder del proyecto
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Analista de minería de datos.
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Ingeniero de minería de datos.
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Analista de TI.
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Cliente de minería de datos.
Frage 35
Frage
Paso de la minería de datos el cual consiste en especificar los datos de entrada que se desean explorar y analizar.
Frage 36
Frage
Los datos de fuente son almacenados en un formato multidimensional.
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ROLAP.
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MOLAP.
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HOLAP.
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DOLAP.
Frage 37
Frage
Son aquellos manejados por los gestores de base de datos convencionales, estos pueden ser considerados bidimensionales.
Antworten
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Jerarquías.
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Dimensiones.
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Datos Relacionales.
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Hechos.
Frage 38
Frage
Son redes neuronales artificiales formadas por múltiples capas, esto les permite resolver problemas que no son linealmente separables.
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Redes Kohonen.
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Perceptrón Multicapa.
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Perceptrón.
Frage 39
Frage
Posibilidad de cambiar la granularidad de los datos.
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Slice y Dice.
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Pivot.
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Drill down y Roll up.
Frage 40
Frage
Es la fase de modelado dónde métodos inteligentes son aplicados con el objetivo de extraer patrones previamente desconocidos, válidos, nuevos, potencialmente útiles y comprensibles y que están contenidos u “ocultos” en los datos.
Frage 41
Frage
Modelo de proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocio desconocidos.
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Modelo CRISP-DM
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Modelo SEMMA.
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Modelo Cascada.
Frage 42
Frage
En el Modelo CRISP-DM, es donde se definen los objetivos y requerimientos desde una perspectiva no técnica.
Frage 43
Frage
Son consultas frecuentes y aleatorias, en el sentido en que responden a necesidades de información concretas.
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Dashboards.
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Consultas ad-hoc.
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Consultas empaquetadas.
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OLAP.