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2do Parcial BI

Descrição

Quiz sobre 2do Parcial BI, criado por Ian De Jesus Brito Vittini em 29-10-2017.
Ian De Jesus Brito Vittini
Quiz por Ian De Jesus Brito Vittini, atualizado more than 1 year ago
Ian De Jesus Brito Vittini
Criado por Ian De Jesus Brito Vittini mais de 6 anos atrás
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Resumo de Recurso

Questão 1

Questão
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.
Responda
  • DOLAP.
  • HOLAP.
  • MOLAP.
  • ROLAP.

Questão 2

Questão
Es cuando el resultado predicho se puede considerar un número real.
Responda
  • Árboles de clasificación.
  • Árboles de regresión.
  • Árboles de Decisión.

Questão 3

Questão
Son aquellos manejados por los gestores de base de datos convencionales, estos pueden ser considerados bidimensionales.
Responda
  • Hechos.
  • Jerarquías
  • Datos Relacionales.
  • Dimensiones.

Questão 4

Questão
Se encarga de medir las relaciones entre dos variables.
Responda
  • Análisis de clusters.
  • Análisis de regresión.
  • Análisis de factores
  • Análisis de correlaciones

Questão 5

Questão
Es una herramienta estadística que determina la relación entre dos o más variables cuantitativas.
Responda
  • Análisis de clusters.
  • Análisis de factores.
  • Análisis de regresión.
  • Análisis de correlaciones.

Questão 6

Questão
En el Modelo CRISP-DM, es donde obtenemos la vista minable o dataset
Responda
  • Comprensión de lo Datos.
  • Comprensión del Negocio.
  • Preparación de los Datos.

Questão 7

Questão
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
Responda
  • Perceptrón Multicapa
  • Redes Kohonen.
  • Perceptrón.

Questão 8

Questão
En el Modelo CRISP-DM, es donde aplicamos las técnicas de minería de datos a los dataset.
Responda
  • Evaluación
  • Implantación.
  • Modelado

Questão 9

Questão
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.
Responda
  • Detección de Desviación
  • Modelado predictivo
  • Segmentación de Base de Datos
  • Análisis de Vínculos.

Questão 10

Questão
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
Responda
  • Analista de minería de datos.
  • Líder del proyecto
  • Ingeniero de minería de datos
  • Cliente de minería de datos.
  • Analista de TI

Questão 11

Questão
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.
Responda
  • Ingeniero de minería de datos.
  • Analista de minería de datos
  • Analista de TI
  • Líder del proyecto
  • Cliente de minería de datos.

Questão 12

Questão
Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones.
Responda
  • Consultas ad-hoc
  • OLAP
  • Consultas empaquetadas.
  • Dashboards

Questão 13

Questão
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.
Responda
  • Transformación de Datos.
  • Interpretación de los Resultados.
  • Minería de Datos.
  • Selección de Datos.

Questão 14

Questão
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.
Responda
  • Funciones de la Base Radial
  • Predicción Neuronal
  • Inducción Supervisada
  • Métodos Simbólicos

Questão 15

Questão
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.
Responda
  • Funciones de la Base Radial
  • Inducción Supervisada
  • Métodos Simbólicos
  • Predicción Neuronal

Questão 16

Questão
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.
Responda
  • Funciones de la Base Radial
  • Predicción Neuronal
  • Inducción Supervisada
  • Métodos Simbólicos

Questão 17

Questão
Su característica más importante es que son auto explicativos, a simple vista se puede observar la consideración de la clasificación de la data.
Responda
  • Métodos Simbólicos
  • Funciones de la Base Radial
  • Predicción Neuronal
  • Inducción Supervisada

Questão 18

Questão
Modelo de proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocio desconocidos.
Responda
  • Modelo Cascada.
  • Modelo CRISP-DM.
  • Modelo SEMMA.

Questão 19

Questão
En el Modelo CRISP-DM, es donde revisamos los modelos de las fases anteriores para determinar si son útiles a las necesidades del negocio.
Responda
  • Modelado.
  • Implantación.
  • Evaluación.

Questão 20

Questão
Presentan la información altamente resumida. Se componen de consultas, reportes, análisis interactivos, gráficos, semáforos, indicadores causa-efecto.
Responda
  • Consultas ad-hoc
  • OLAP.
  • Consultas empaquetadas.
  • Dashboards

Questão 21

Questão
Se ejecutan periódicamente, sin necesidad de intervención de usuarios.
Responda
  • Dashboards.
  • Consultas ad-hoc.
  • Consultas empaquetadas.
  • OLAP.

Questão 22

Questão
Paso de la minería de datos el cual consiste en especificar los datos de entrada que se desean explorar y analizar
Responda
  • Selección de Datos
  • Minería de Datos.
  • Transformación de Datos
  • Interpretación de los Resultados.

Questão 23

Questão
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.
Responda
  • Transformación de Datos.
  • Minería de Datos.
  • Interpretación de los Resultados.
  • Selección de Datos.

Questão 24

Questão
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.
Responda
  • Perceptrón Multicapa.
  • Perceptrón.
  • Redes Kohonen.

Questão 25

Questão
Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones.
Responda
  • Dashboards.
  • Consultas ad-hoc.
  • OLAP.
  • Consultas empaquetadas.

Questão 26

Questão
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.
Responda
  • Selección de Datos.
  • Minería de Datos.
  • Interpretación de los Resultados.
  • Transformación de Datos.

Questão 27

Questão
Permite almacenar una parte de los datos como en un sistema MOLAP y el resto como en uno ROLAP.
Responda
  • MOLAP.
  • DOLAP.
  • HOLAP.
  • ROLAP.

Questão 28

Questão
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.
Responda
  • Modelado predictivo
  • Análisis de Vínculos.
  • Segmentación de Base de Datos.
  • Detección de Desviación.

Questão 29

Questão
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.
Responda
  • Data Mining.
  • Dashboards.
  • OLAP.
  • Consultas ad-hoc

Questão 30

Questão
Es cuando el resultado predicho es la clase a la que pertenecen los datos.
Responda
  • Árboles de clasificación.
  • Árboles de Decisión.
  • Árboles de regresión.

Questão 31

Questão
Se encarga de medir las relaciones entre dos variables.
Responda
  • Análisis de factores.
  • Análisis de regresión.
  • Análisis de correlaciones.
  • Análisis de clusters.

Questão 32

Questão
El objetivo es crear un modelo que predice el valor de una variable de destino en función de diversas variables de entrada.
Responda
  • Árboles de Decisión
  • Árboles de clasificación.
  • Árboles de regresión.

Questão 33

Questão
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.
Responda
  • Redes Kohonen
  • Perceptrón.
  • Perceptrón Multicapa.

Questão 34

Questão
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.
Responda
  • Líder del proyecto
  • Analista de minería de datos.
  • Ingeniero de minería de datos.
  • Analista de TI.
  • Cliente de minería de datos.

Questão 35

Questão
Paso de la minería de datos el cual consiste en especificar los datos de entrada que se desean explorar y analizar.
Responda
  • Selección de Datos.
  • Transformación de Datos.
  • Minería de Datos.
  • Interpretación de los Resultados.

Questão 36

Questão
Los datos de fuente son almacenados en un formato multidimensional.
Responda
  • ROLAP.
  • MOLAP.
  • HOLAP.
  • DOLAP.

Questão 37

Questão
Son aquellos manejados por los gestores de base de datos convencionales, estos pueden ser considerados bidimensionales.
Responda
  • Jerarquías.
  • Dimensiones.
  • Datos Relacionales.
  • Hechos.

Questão 38

Questão
Son redes neuronales artificiales formadas por múltiples capas, esto les permite resolver problemas que no son linealmente separables.
Responda
  • Redes Kohonen.
  • Perceptrón Multicapa.
  • Perceptrón.

Questão 39

Questão
Posibilidad de cambiar la granularidad de los datos.
Responda
  • Slice y Dice.
  • Pivot.
  • Drill down y Roll up.

Questão 40

Questão
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.
Responda
  • Minería de Datos.
  • Transformación de Datos.
  • Interpretación de los Resultados.
  • Selección de Datos.

Questão 41

Questão
Modelo de proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocio desconocidos.
Responda
  • Modelo CRISP-DM
  • Modelo SEMMA.
  • Modelo Cascada.

Questão 42

Questão
En el Modelo CRISP-DM, es donde se definen los objetivos y requerimientos desde una perspectiva no técnica.
Responda
  • Preparación de los Datos.
  • Comprensión de lo Datos.
  • Comprensión del Negocio.

Questão 43

Questão
Son consultas frecuentes y aleatorias, en el sentido en que responden a necesidades de información concretas.
Responda
  • Dashboards.
  • Consultas ad-hoc.
  • Consultas empaquetadas.
  • OLAP.

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