Control de Duplicados

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Quiz para evitar duplicados en datos

Créé par

Daniel Encarnacion

Dominican Republic

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Control de Duplicados


Control de DuplicadosVersion en ligne Quiz para evitar duplicados en datos par Daniel Encarnacion 1 ¿Qué es la deduplicación de datos? a Duplicar registros para ampliar muestras b Fusionar duplicados en un único registro sin cambios c Eliminar registros duplicados para obtener un conjunto de datos único d Marcar duplicados sin eliminarlos 2 ¿Cuál es una técnica común para identificar duplicados exactos? a Usar solo nombres como criterio b Comparar claves o campos idénticos c Eliminar registros con errores d Ordenar por fecha de creación 3 ¿Qué tipo de duplicados se detecta mejor con hashing? a Nombres de columnas b Duplicados exactos c Registros vacíos d Duplicados difusos 4 ¿Qué es un registro único? a Un registro que no tiene duplicados en el conjunto b Un registro con campos nulos c Un registro con varias versiones d Un registro con datos inconsistentes 5 ¿Qué técnica ayuda a detectar duplicados con ligeras variaciones en texto? a Fuzzy matching b Hashing c Normalización de fechas d Indexación exacta 6 ¿Qué acción se recomienda antes de deduplicar? a Cerrar la base de datos b Cambiar el esquema de tablas c Eliminar backups d Respaldar la base de datos 7 ¿Qué rol juega la normalización de datos en deduplicación? a Aumentar la complejidad de consultas b Duplicar tablas para pruebas c Reducir variaciones para facilitar detección d Eliminar campos obligatorios 8 ¿Qué es un duplicado suave? a Registros con datos nulos b Registros similares pero no idénticos c Registros idénticos d Registros sin clave primaria 9 ¿Qué problema puede ocurrir si se deduplica sin reglas claras? a Menor consumo de espacio b Datos duplicados de todos modos c Aumento de rendimiento d Pérdida de datos relevantes 10 ¿Qué enfoque combina la deduplicación con mantenimiento de historial? a Eliminación masiva b Copia de seguridad completa c Versionado y reconciliación d Anonimización de datos Explicación 1 La deduplicación elimina para obtener unicidad. 2 La coincidencia exacta usa campos idénticos. 3 Hashing compara contenido exacto. difusos requieren fuzzy matching. 4 Unívoco respecto al criterio de duplicidad. 5 Fuzzy matching identifica similitudes no exactas. 6 Siempre conviene respaldar antes de borrar. 7 La normalización unifica formatos para comparar. 8 Son parecidos, no exactos. 9 Podría eliminar información única necesaria. 10 Versionado guarda cambios para trazabilidad.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par Daniel Encarnacion

¿Qué es la deduplicación de datos?

¿Cuál es una técnica común para identificar duplicados exactos?

¿Qué tipo de duplicados se detecta mejor con hashing?

¿Qué es un registro único?

¿Qué técnica ayuda a detectar duplicados con ligeras variaciones en texto?

¿Qué acción se recomienda antes de deduplicar?

¿Qué rol juega la normalización de datos en deduplicación?

¿Qué es un duplicado suave?

¿Qué problema puede ocurrir si se deduplica sin reglas claras?

¿Qué enfoque combina la deduplicación con mantenimiento de historial?

Explicación