Desafío de Analítica PredictivaVersion en ligne Pon a prueba tus conocimientos sobre indicadores y atributos en analítica predictiva. par EnginZone SAC 1 ¿Qué son los indicadores en analítica predictiva? a Son datos sin procesar. b Son herramientas de visualización. c Son modelos estadísticos. d Son métricas que ayudan a medir el rendimiento y prever resultados. 2 ¿Cuál es la función principal de los atributos en un modelo predictivo? a Describir características relevantes de los datos para la predicción. b Eliminar datos irrelevantes. c Aumentar la complejidad del modelo. d Reducir el tamaño de los datos. 3 ¿Qué tipo de datos se utilizan para construir indicadores? a Datos aleatorios. b Datos históricos y actuales relevantes para el análisis. c Solo datos actuales. d Datos no estructurados. 4 ¿Qué es un atributo categórico? a Un atributo numérico. b Un atributo que no se puede medir. c Un atributo temporal. d Un atributo que toma valores en categorías discretas. 5 ¿Por qué es importante la selección de atributos? a Para aumentar el tamaño del modelo. b Para mejorar la precisión del modelo y reducir el sobreajuste. c No es importante. d Para complicar el análisis. 6 ¿Qué se busca al diseñar indicadores? a Ignorar tendencias. b Facilitar la toma de decisiones basadas en datos. c Eliminar datos importantes. d Complicar el análisis. 7 ¿Qué es un indicador de rendimiento clave (KPI)? a Un tipo de atributo. b Un modelo de predicción. c Un indicador que mide el éxito de una organización en alcanzar objetivos. d Un dato aleatorio. 8 ¿Qué rol juegan los datos faltantes en la construcción de indicadores? a No tienen impacto. b Pueden afectar la precisión y deben ser tratados adecuadamente. c Siempre se eliminan. d Se ignoran en el análisis. 9 ¿Qué es la normalización de atributos? a Eliminar atributos. b Aumentar la complejidad. c Es el proceso de escalar atributos a un rango común. d Duplicar datos. 10 ¿Qué se debe considerar al construir un modelo predictivo? a La cantidad de datos sin procesar. b La relevancia y calidad de los indicadores y atributos seleccionados. c La velocidad de procesamiento. d La complejidad del algoritmo.
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