Flashcards
Módulo 2
Cards in this deck (200)
- 1Etapas ciclo de vida Big data1.Evaluación caso empresarial
2. Identificación de datos.
3. Adquisición y filtrado de datos
4. Extracción de datos
5. Validación y limpieza de datos
6. Agregación y representación de datos
7. Análisis de datos
8. Visualización de datos
9. Uso de los resultados del análisis - 2El análisis de sentimientos identifica la intensidad de la emoción?Si
- 3Qué tipos de datos se filtran antes de extraerlos?Datos corruptos y sin valor
- 4Cuales son los datos corruptosRegistros con valores faltantes o sin sentido, o tipos de datos invalidos
- 5Características que diferencian análisis de Big data con análisis tradicionalVolumen, velocidad y variedad
- 6Qué se debe crear, evaluar y aprobar antes de proceder con las tareas reales y prácticas de análisis?El caso empresarial
- 7Ayudan a determinar que tan cerca esta el resultado de análisis de datos a cumplir los objetivos y metasKPIs
- 8En que iteraciones es necesario una mayor inversión inicial?Iteraciones iniciales del ciclo de vida de análisis de Big data
- 9Otro resultado de la etapa de evalúacion del caso de negocioPresupuesto (adquisición de herramientas, hardware, capacitación entre otros)
- 10Qué se identifica en la etapa "identificación de datos" ?Datasets necesarios para el análisis asi como las fuentes de los mismos.
- 11Tipos de datasetsInternos y externos a la empresa
- 12Entre más variedad de fuentes de datos se identifiquen...Más probabilidad de encontrar patrones y correlaciones ocultos
- 13Antes de realizar filtrado a los datos se aconseja...Guardar una copia exacta de los dataset original comprimido
- 14Para el análisis de datos en lote los datos se guardan..Primero en disco y luego se realiza el análisis
- 15Para el análisis de datos en real time..Se analizan primero los datos y luego se guardan en disco
- 16Para mejorar la clasificación, consultas, calidad de datos y saber la procedencia de datos se recomienda incluir...Metadata a los datos
- 17Qué es ruido en los datos?Son datos no significativos
- 18A que esta orientada la etapa de extracción de datos?Orientada a extraer distintos datos y convertirlos en un formato que la solución subyacente de Big data pueda usar para el análisis
- 19Los datos inválidos pueden producir..Sesgo y errores en los resultados del análisis
- 20En que consiste la etapa de validación y limpieza de datosOrientada a establecer normas de validación y eliminar cualquier dato inválido conocido
- 21Para que puede ser usada la validación de datos?Para examinar datasets interconectados con el fin de completar datos válidos faltantes
- 22Para el análisis por lotes se puede realizar la limpieza y validación por medio deHerramientas ETL offline
- 23Para el análisis en real time se realiza la limpieza y validación por medioSistemas en memoria más complejos que los etls
- 24Los datos que parecen ser inválidos aun pueden ser valiosos porque...Contienen Patrones y tendencias ocultas
- 25En que consiste la etapa de agregación y representación de Datos?Integración de múltiples datasets para llegar a una vista unificada.
- 26Dificultades al realizar agregacion y representación de datos1.Diferencias en la estructura de los datos
2. Diferencias en la Semantica - 27A que se refiere la diferencia en estructura de datos?Aunque el formato de los datos puede ser el mismo el modelo no
- 28A que se refiere la diferencia en la semántica de los datos?Los datos pueden estar etiquetados de diferente forma pero significar lo mismo ej apellido y lastname
- 29Qué característica de Big data hace qué la agregación de datos consuma mucho tiempo y esfuerzo?Volumen
- 30En la agregacion de datos se recomienda tener un deposito central porque...Una estructura de datos unificada actúa como común denominador qué puede ser usado para una variedad de técnicas y proyectos
- 31En que consiste la etapa de análisis de datosEsta orientada a realizar la tarea real del análisis
- 32El enfoque adoptado para ejecutar el análisis de datos puede clasificarse comoAnálisis confirmatorio o exploratorio(usa minería de datos)
- 33El análisis confirmatorio es un análisis deductivo porque ..Se proporciona una hipótesis o se propone previamente la causa del fenómeno investigado.
- 34En el análisis confirmatorio se usan los datos para..Confirmar y refutar la hipótesis y dar respuestas definitivas a preguntas específicas. Los resultados inesperados no se tienen en cuenta
- 35El análisis exploratorio es un enfoque...Inductivo estrechamente relacionado con la minería de datos
- 36En que análisis puede qué no se tengan respuestas definitivas y se usen grandes cantidades de datos y análisis visual?Análisis exploratorio
- 37En que consiste la etapa de visualización de datosOrientada a utilizar técnicas y herramientas de visualización para comunicar gráficamente los resultados del análisis de forma que los usuarios del negocio puedan interpretarlos efectivamente
- 38En que consiste la etapa del uso de los resultados del análisis?Orientada a saber como y cuando se pueden aprovechar los datos procesados de análisis
- 39Dependiendo de la naturaleza de los problemas abordados en el análisis es posible que los resultados generen..modelos que encapsulen nueva información sobre la naturaleza de los patrones y relaciones qué existen en los datos que fueron analizados
- 40Areas exploradas durante la última etapa del ciclo de vida Big data1. Datos de entrada para sistemas empresariales
2. Optimizacion de procesos operacionales
3. Alertas - 41Cual es el área explorada? Una tienda online es alimentada con los resultados del análisis de clientes impactando las recomendaciones sobre productos a los clientesDatos de entrada a sistemas empresariales
- 42Cual es el área explorada? Se informa por medio de correo electrónico a los usuarios sobre un evento ocurrido para que tomen acciones correctivasAlertas
- 43Cual es el área explorada? Los patrones encontrados ayudaron a consolidar rutas de transporte para como parte del proceso de la cadena de suministrosOptimizacion de procesos empresariales
- 44Cuales son las técnicas de análisis de datos que se pueden aplicar en la etapa de análisis de datos (data analytics)1.Análisis estadístico
2. Análisis visual
3. Aprendizaje automático (machine learning=
4. Análisis semántico - 45Cuales son las técnicas de análisis estadístico1. Test A/B
2. Correlación
3. Regresión - 46Cuales son las técnicas de el Análisis visual?1.Mapas de calor
2. Análisis de series temporales
3 . Análisis de redes
4. Análisis de datos espaciales - 47Cuales son las técnicas de machine learning?1. Clasificacion
2. Agrupamiento (clustering)
3. Detección de datos atípicos (outlier)
4. Filtrado (filtering) - 48Cuales son las técnicas de análisis semántico?1. Procesamiento de lenguaje natural
2. Analítica de texto
3. Análisis de sentimientos - 49Como funciona el test a/bCompara dos versiones de un elemento para saber que versión es superior con base en métricas predefinidas
- 50Cual es la versión de control en el test a/b?Es la versión actual del elemento
- 51La versión modificada en el test a/b se conoce comoVersion tratamiento
- 52Qué es la correlaciónTécnica de análisis usada para saber si dos variables están relacionadas entre si
- 53Ambas versiones del test a/b están sujetas ___ a un ____Simultáneamente, experimento
- 54La correlación se ajusta a una relación lineal, es decir cuando una variable cambia la otra cambia de manera...Proporcional y constante
- 55Como se expresa el coeficiente de correlaciónComo un número decimal entre - 1 y +1
- 56El grado de relación pasa de fuerte a débil cuando cambia de..-1 a 0 o de 1 a 0
- 57Cuando una variable aumenta la otra también, esto sugiere una relación...Positiva fuerte entre las dos variables (+1). Directamente proporcional
- 58Cuando una variable aumenta la otra puede permanecer igual, aumentar o disminuir arbitrariamente, esto sugiere una correlación...Correlación de 0, lo cual sugiere que no hay ninguna relación entre las dos variables
- 59Cuando una variable aumenta la otra disminuye, esto es una correlación...De - 1 sugiere que hay una relación negativa fuerte entre las dos variables. Inversamente proporcional
- 60Qué investiga la técnica de análisis de RegresiónInvestiga como se relaciona una variable dependiente con una independiente dentro de un dataset
- 61Qué técnica sirve para predecir los valores de una variable dependiente cuando estos son desconocidos?Regresion
- 62Qué tipos de Regresión existen1.Regresión lineal
2. Regresión no lineal - 63Este tipo de Regresión representa un ritmo variable de cambioRegresión no lineal
- 64Este tipo de Regresión representa un ritmo constante de cambioRegresión lineal
- 65Cuales son las diferencias entre correlación y RegresiónLa correlación asume que ambas variables son independientes (no implica casualidad)
La Regresión incluye variables dependientes e independientes que ya fueron identificados (existe cierto grado de casualidad) - 66Qué es el análisis de series temporales?Realiza el Análisis de los datos que son registrados en intervalos periódicos de tiempo.
- 67Qué son las series temporales?Una serie de valores ordenados por tiempo y registrados en intervalos regulares de tiempo
- 68En Big data se aplica primero la Regresión o correlación ?Se aplica primero la correlación para determinar si existe relación luego se aplica la Regresión para investigar la relación y predecir los valores de la variable dependiente con base en valores conocidos de la variable independiente.
- 69Qué son los mapas de calorTécnica de análisis visual para expresar patrones por medio de la relación de una parte con el todo y distribuciones geográficas de datos.
- 70El mapa de calor es una representación visual de valores de___ codificada por___Datos, colores
- 71Un mapa de calor puede tener forma deTabla o mapa
- 72La correlación se usa comúnmente enMinería de datos
- 73El tiempo en el análisis de series temporales es una variableDe comparación
- 74Los datos recopilados en las series temporales dependen delTiempo
- 75Qué es una red en el análisis de redes?Es una serie de entidades interconectadas
- 76Qué es una entidadUna persona, grupo, objeto de dominio empresarial como un producto
- 77Qué es el análisis de redesTécnica que se enfoca en analizar las relaciones entre las entidades de una red
- 78Aplicaciones en el análisis de redessOptimizacion de rutas
Análisis de redes sociales
Pronóstico de propagación ej. Propagación de una enfermedad - 79Las relaciones entre entidades pueden tener direcciónUnidireccional o bidireccional
- 80En que consiste el análisis de datos espacialesAnalisa datos basados en la ubicación con el fin de encontrar patrones geográficos entre las entidades
- 81Los datos de entrada para el análisis de datos espaciales qué pueden contener?Ubicaciones exactas como latitud y longitud o contener información para hallar las ubicaciones como el código postal o direcciones ip
- 82Cuales son las leyes del aprendizaje automático1 ley de los grandes números
2 ley de la utilidad marginal decreciente - 83Cual es la ley de los grandes númerosLa confianza con la cual se pueden realizar predicciones aumenta con el tamaño de los datos
A mayor cantidad de datos mejores decisiones tomadas - 84En que consiste la ley de la utilidad marginal decrecienteComenzando con un tamaño de muestra razonablemente grande, el valor obtenido a partir del análisis de datos adicionales disminuye a medida que se añaden más datos a la muestra
- 85La ley de la utilidad marginal decreciente aplica a big data?No cuanto más grande sea el volumen y variedad de los datos mayor es la posibilidad de encontrar nuevos patrones
- 86En que consiste la clasificaciónTécnica de aprendizaje supervisada en donde los datos se clasifican en las categorías relevantes previamente aprendidas
- 87Cuales son los pasos para clasificar?1 el sistema es alimentado con datos ya categorizados, de manera que pueda entender las diferentes categorías
2 el sistema es alimentada con datos desconocidos pero similares para clasificarlos de acuerdo con el entendimiento qué ha desarrollado - 88Describa la técnica de clusteringTécnica de aprendizaje automático no supervisado en el cual los datos son divididos en diferentes grupos de modo que los datos de cada grupo son lo más homogéneos o similares posibles y entre grupos
los más heterogéneos o diferentes - 89El clustering necesita aprendizaje previo de categorías?No, las categorías son generadas implícitamente de acuerdo a las agrupaciones de los datos
- 90En minería de datos para que se usa primero el análisis de clustering y luego la clasificación?El algoritmo de clustering genera las etiquetas necesarias de entrada para la clasificación
- 91En que consiste el análisis de detección de datos atípicos u outliersProceso de búsqueda de datos que son significativamente diferentes o inconsistentes con el resto de datos dentro de un data set determinado
- 92Técnica que puede estar basada en aprendizaje supervisado y no supervisadoDetección de datos atípicos u outliers
- 93Qué es el filtrado de datosEncontrar items relevantes dentro de un pool de elementos
- 94Cuales son los enfoques del filtering1.Filtrado colaborativo
2. Filtrado basado en contenido - 95El enfoque de filtrado colaborativo esta basado en..El comportamiento pasado del usuario y se colabora con el comportamiento de otros usuarios. De aquí se saca el ítem que se debe sugerir
- 96El enfoque basado en contenido esta basado en...Solo se ve el comportamiento pasado del usuario. No requiere datos sobre otros usuarios. Solamente se dedica a las preferencias del usuario individual
- 97Qué hace un sistema de recomendación?Predice las preferencias de un usuario y genera sugerencias ej películas, páginas web, personas etc
- 98Qué representa el análisis semántico?Representa las prácticas que buscan extraer informacion importante de los datos de texto y de reconocimiento de voz
- 99Qué es el procesamiento de lenguaje naturalEs la capacidad que tiene una computadora de comprender el discurso y texto humano de forma natural, tal como lo hacen las personas
- 100El procesamiento de lenguaje natural incluye reconocimiento de..Texto y voz, en el caso de la voz el sistema intenta comprender y luego realiza una acción ej transcribir a texto
- 101Qué es la analítica de textoAnálisis especializado de texto mediante la aplicación de técnicas de minería de datos, machine learning y procesamiento de lenguaje natural con el fin de obtener valor del texto sin estructurar o semiestructurado
- 102Cuales son los dos pasos de la analítica de texto1.Análisis del texto contenido en los documentos
2. Categorizacion de los documentos usando las entidades y hechos extraídos - 103Qué se extrae en el primer paso del análisis de texto contenido en los documentos1. Entidades con nombre
2. Entidades basadas en patrones ej código postal
3 conceptos ej un gobierno
4 hechos relaciones entre entidades ej santos es presidente de Colombia - 104De un texto se saca nombre url ciudad país y teléfono qué técnica se usó?Analítica de texto
- 105Se quiere saber si un tweet publicado tiene acogida o no qué análisis se aplicaríaAnálisis de sentimientos
- 106Qué es el análisis de sentimientos?Es una forma especializada de análisis de texto enfocada a determinar el sesgo o las emociones de las personas
- 107Qué técnicas pueden usar análisis cuantitativoLas de análisis estadístico
- 108Técnicas que usa el Análisis cualitativoLas de análisis semántico
- 109Técnicas que usa la minería de datosTodas menos test ab, Regresión, clasificación, filtrado y sentimientos
- 110Técnicas que usa la analítica descriptivaTest a/b Mapas de calor y análisis de datos espaciales
- 111Técnicas que usa la analítica diagnósticaAnálisis estadístico (menos test a/b) y análisis visual (menos mapas de calor)
- 112Análisis prescriptivoAnálisis estadístico (sin test a/b)
Series temporales
Machine learning (sin Filtrado)
Análisis semántico - 113Técnicas que usa la analítica prescriptivaTodas menos test ab y filtrado
- 114Técnicas que usa el aprendizaje supervisado6 últimas pero cambiar clasificación por clustering
- 115Técnicas que usa el Análisis no supervisado6 ultimas
- 116Se analizan comentarios textuales de redes para comprende las razones por las cuales un usuario recomienda un productoAnálisis de sentimientos
- 117Técnica para saber si un correo es deseado o es spamClasificación
- 118Se prueba o refuta la hipótesis de que la fotosíntesis esta relacionada con la luzCorrelación
- 119Se determina la precisión de la intensidad de la luz para obtener el índice más alto de fotosíntesisRegresión
- 120Se analisa el flujo de líquido en tuberías de drenaje interconectadasAnálisis de datos redes
- 121Qué es un cluster?Conjunto de nodos o servidores perfectamente acoplados
- 122Características de los servidores en un cluster1.Tienen las mismas especificaciones de hardware
2. Conectados a una misma red para trabajar como unidad
3. Cada nodo del cluster cuenta con sus propios recursos dedicados (memoria y dd)
4 se ejecutan tareas con base en frameworks distribuidos/paralelo. - 123Qué es un sistema de archivosMétodo de almacenamiento y organización de datos en un medio de almacenamiento,
- 124Cual es la unidad atómica (indivisible) en un sistema de archivos?Archivo
- 125Qué es un sistema de archivos distribuidosSistema de archivos con capacidad de almacenar archivos grandes a lo largo de un cluster (ej Hadoop, hdfs, spark, Google file system)
- 126Qué es una base de datos NoSqlEs una base de datos no relacional
- 127Características de una base de datos nosql1.Altamente escalable
2. Tolerante a errores
3. Alberga datos sin estructurar - 128Defina el procesamiento de datos en paraleloImplica la ejecución de múltiples subtareas qué en conjunto componen una tarea mayor
- 129El procesamiento de datos en paralelo casi siempre se ejecuta en una maquina y esta máquina tiene múltiplesProcesadores o núcleos
- 130Qué diferencia existe entre procesamiento paralelo de datos y procesamiento distribuido de datos?Paralelo: ejecuciones en una maquina y múltiples núcleos
Distribuido: ejecuciones en múltiples maquinas conectadas en red que forman un cluster - 131Qué son las cargas de trabajo de procesamiento.Cantidad y tipos de datos procesados en un lapso de tiempo
- 132Tipos de cargas de trabajoLotes
Transaccionales - 133Característica principal de la carga de trabajo en loteRetrasos qué producen Alta latencia
- 134El procesamiento transaccional se conoce también como en___ y tiene baja___En línea, latencia
- 135*OLTP *BI operacional *Analítica operaricioal Son sistemas_____Transaccionales o en linea
- 136*OLAP *BI estratégico * Analítica estratégica Son sistemas qué se procesan en___Lote u offline
- 137Razones para implementar Big data en la nube*El equipo de ti ta cuenta con las capacidades necesarias de Cloud computing
*Los datos de entrada ya existen en la nube - 138Cloud computing ofrece tres componentes requeridos por Big dataDatos de entrada
Calculo
Almacenamiento - 139Qué son los mecanismos de Big dataSon los componentes principales comunes de las soluciones Big data independientemente del proveedor
- 140Cuales son los mecanismos1 Dispositivo de almacenamiento (storage device)
2 motor de procesamiento ( processing engine)
3 gestor de recursos (resource manager)
4 motor de transferencia de datos (data transfer engine)
5 motor de consultas (query engine)
6 motor analítico (analytics engine)
7 motor de flujo de trabajo (workflow)
8 motor de coordinación (coordination engine) - 141Cuales son los mecanismos mínimos qué deben estar presentes en una solución Big dataDispositivo de almacenamiento
Motor de procesamiento
Gestor de recursos - 142Qué proporcionan los dispositivos de almacenamientoProporcionan un entorno de almacenamiento de datos para guardar los datasets a analizar
- 143Un dispositivo de almacenamiento puede contener..Un sistema de archivos distribuidos o una base de datos
- 144Los sistemas de archivos distribuidos se pueden usar para guardarDatos inmutables qué serán utilizados con fines de acceso de transmisión o procesamiento por lotes
- 145Qué hace el motor de procesamientoEncargado de procesar los datos recuperados generalmente de un dispositivo de almacenamiento basado en una lógica predefinida y producir un resultado
- 146El motor de procesamiento utiliza un frameworkDistribuido de programación paralela
- 147Categorías de los motores de procesamiento*Motor de procesamiento Por lotes
*Motor de procesamiento en tiempo real - 148Qué hace el gestor de recursosPlanificador qué prioriza y coordina las solicitudes de procesamiento de acuerdo a los requisitos individuales de cargas de trabajo de procesamiento
- 149Qué permite el motor de transferencia de datosPermite que los datos sean transferidos dentro o fuera de los dispositivos de almacenamiento
- 150Tipos de motor de transferencia de datosIngreso (eventos) y egreso
- 151Qué hace el motor de consultasAbstrae el motor de procesamiento de los usuarios finales proporcionando una interfaz de usuario que puede usarse para consultar datos y cuenta con características para crear planes de ejecución de consultas
- 152Motor analíticoPuede procesar avanzados algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático
- 153Describa work flowPermite Diseñar yo procesar una secuencia compleja de operaciones que puede ser activada periódicamente o cuando los datos estén disponibles
- 154Describa motor de coordinaciónUna solución distribuida de Big data wur deba ejecutarse en varios servidores depende de un motor de coordinación a fin de garantizar la consistencia operativa en todos los servidores involucrados
- 155El motor de procesamiento usa el motor de coordinación para...Coordinar procesamiento de datos en un gran número de servidores
- 156Los motores de transferencia de datos basados en eventos utilizan un modelo basado en..Publicación - suscripción basado en el uso de colas
- 157Cuánta cosecha debería esperar el agricultor con base en los datos históricos de cosechas?Analisis de series temporales
- 158¿Cómo puedo analizar los jugadores de fútbol de acuerdo con sus fortalezas y debilidades?Mapas de calor
- 159¿Cómo puedo encontrar libros con contenido relevante para el tema que estoy estudiando?Analítica de texto
- 160¿Cómo puedo identificar los contratos que tienen información confidencial de la empresa?Analítica de texto
- 161¿Cómo puedo identificar patrones de interacción entre una gran cantidad de interacciones entre proteínas?Análisis de redes
- 162¿Cómo puedo ver si existe algún patrón de los diferentes tipos de cáncer con respecto a distintos grupos étnicos?Mapas de calor
- 163¿Cómo se puede diseñar un sistema que entienda correctamente los distintos acentos del inglés?Procesamiento de lenguaje natural
NPL - 164¿Cuál de los participantes de un concurso de canto es el probable ganador?Análisis de sentimientos
- 165¿Cómo se pueden identificar automáticamente los errores gramaticales?Procesamiento de lenguaje natural
NPL - 166¿Cuál es el aumento de la población que se espera en los próximos cinco años?Análisis de series temporales
- 167¿Cuáles serán las calificaciones de un estudiante de secundaria, tomando como base sus calificaciones en primaria?Regresion
- 168¿Cuáles son las posibilidades de que una persona llegue a ser obesa con base en la cantidad de alimentos que consume?Regresion
- 169¿Cuáles son los destinos vacacionales recomendados con base en el historial de viajes de un turista?Filtrado
- 170¿Cuáles son los diferentes grupos de virus, con base en sus características?Agrupamiento (Clustering)
- 171¿Cuántas categorías diferentes de elementos hay en la tabla periódica?Agrupamiento (Clustering)
- 172¿Cuántas especies diferentes de árboles existen, con base en las semejanzas entre ellos?Agrupamiento (Clustering)
- 173¿Dos personas están relacionadas entre sí por una larga cadena de ancestros?Análisis de redes
- 174¿En dónde se encuentran las concentraciones altas y bajas de un mineral específico con base en las lecturas tomadas de varias ubicaciones de muestra en un área?Análisis de datos espaciales
- 175¿Existe alguna fruta o vegetal identificado erróneamente en el dataset de entrenamiento utilizado para la tarea de clasificación?Detección de datos atípicos
- 176¿Existe una cepa del virus que no responda a los medicamentos?Detección de datos atípicos
- 177¿Hasta qué punto la obesidad se relaciona con el consumo excesivo de alimentos?Correlación
- 178¿La disminución actual de ventas es un hecho puntual u ocurre periódicamente?Análisis de series temporales
- 179¿La nueva fórmula para un champú anticaspa será más efectiva que la anterior?Test a/b
- 180La página de inicio del sitio web recientemente diseñada está generando más tráfico de usuarios?Test a/b
- 181¿Los clientes se están cambiando a la competencia?Analisis de sentimientos
- 182¿Los estudiantes que tienen un buen desempeño en primaria se desempeñan de igual forma en la secundaria?Correlacion
- 183¿Qué otros nuevos usuarios se pueden sugerir como amigos con base en el perfil actual de una persona?Filtrado
- 184¿Qué tan lejos deben desplazarse los clientes para llegar a un supermercado?Análisis de datos espaciales
- 185Con base en el registro de una huella digital anterior, ¿se puede decir si una huella digital pertenece a un sospechoso?Clasificacion
- 186Con base en los ejemplos conocidos de frutas y vegetales, ¿se puede determinar si un tomate es una fruta o una verdura?Clasificacion
- 187Motor necesario para procesar un ETL (filtra, extrae, valida ,limpia, formatea)Motor de procesamiento por lotes
- 188Mecanismo necesario para permitir procesar tipos de solicitudes individual o simultáneamente como ETLs o consultasGestor de recurss
- 189Mecanismo para obtener datos importados por medio de un motor de entrada de archivos. Igualmente, se requiere un motor de salida que pueda exportar los datos a la bodega de datos digital (Data Warehouse) para usar los datos procesados en la base de datos NoSQL.Motor de transferencia de datos
- 190Mecanismo para permitir una solucion automatizada que pueda crear un flujo de trabajo de operaciones de porcesamiento e importacion de datos cuando esten disponiblesMotor de flujo de trabajo
- 191Mecanismo que permite acceder a los datos actuales e históricos resumidos y limpios para realizar análisis predictivo.Motor de consultas (query engine)
- 192Enuncie la técnica de analisis: Se deben identificar los patrones históricos de ventas, con el fin de desarrollar una capacidad de predicción de ventas para prever los patrones futuros de ventas.Analisis de series temporales
- 193Pasos adquisición y filtrado1. copia comprimida data set original y almacenarlo en un sistema de archivos distribuido
2. eliminar registros corruptos del dataset
3. filtrar datos que no son necesarios para el análisis
4. añadir metadata que puedan servir para determinar origen de los datos, calidad y exactitud - 194Pasos Validación y limpieza (Cleansing) de datos1.Completar registros con información faltante de otras fuentes de datos como CRM
2.Eliminar registros inválidos teniendo como base una fuente confiable - 195Pasos agregación y representación de datos1. Combinar datos validados de las diferentes fuentes
2. Establecer un almacén de datos estándar como una base de datos no sql - 196Técnica usada para convertir llamadas en textoNPL
- 197Tecnica usada para convertir a texto estructurado sobre el cual se puedan ejecutar busquedas, analisis y mineria. ej: cuales son las razone mas comunes de devolucion de productosText analitycs
- 198Técnica usada para saber que cliente podria estar cancelando un servicioAnalisis de sentimientos
- 199Mecanismo que sirve para ejecutar técnicas avanzadas de estadistica, mineria de datos y machine learningMotor analitico
- 200mecanismo para manejar grandes volumenes de datos historicos de comprasmotor de procesamiento en lote
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- 1.Evaluación caso empresarial 2. Identificación de datos. 3. Adquisición y filtrado de datos 4. Extracción de datos 5. Validación y limpieza de datos 6. Agregación y representación de datos 7. Análisis de datos 8. Visualización de datos 9. Uso de los resultados del análisis
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