Limpieza y transformación de datos: Técnicas y estrategias para datos limpios y precisos

Question 1

¿Cuál es la técnica de imputación más adecuada para tratar valores perdidos en datos categóricos?

Accepted Answer

Imputación por la moda

Answer

Imputación por la media

Answer

Eliminación de observaciones con valores perdidos

Answer

Regresión múltiple

Question 2

¿Qué tipo de inconsistencia de datos se refiere a valores que son lógicamente imposibles o inválidos?

Accepted Answer

Inconsistencias semánticas

Answer

Inconsistencias estructurales

Answer

Inconsistencias sintácticas

Answer

Inconsistencias pragmáticas

Question 3

¿Qué software es el más adecuado para limpiar y transformar grandes conjuntos de datos?

Accepted Answer

Python con librerías como Pandas y NumPy

Answer

Microsoft Excel

Answer

IBM SPSS Statistics

Answer

SQL

Question 4

¿Qué técnica de limpieza de datos ayuda a identificar y corregir valores duplicados?

Accepted Answer

Detección de duplicados

Answer

Agrupamiento (clustering)

Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Regresión lineal

Question 5

¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza específicamente para el tratamiento de valores perdidos en un conjunto de datos?

Accepted Answer

Imputación

Answer

Normalización

Answer

Transformación

Answer

Eliminación

Question 6

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el objetivo principal de la transformación de datos?

Accepted Answer

Mejorar la distribución de los datos para hacerlos más adecuados para el análisis.

Answer

Reducir siempre la varianza de los datos para facilitar la interpretación.

Answer

Introducir sesgo en los datos para resaltar patrones específicos.

Question 7

¿Qué tipo de transformación de datos se utiliza para convertir una variable categórica en una numérica?

Accepted Answer

Codificación

Answer

Discretización

Answer

Normalización

Answer

Escalamiento

Question 8

La técnica de limpieza de datos que implica la eliminación de registros o variables con datos inconsistentes o incompletos se denomina:

Accepted Answer

Eliminación de datos

Answer

Normalización de datos

Answer

Transformación de datos

Answer

Imputación de datos

Question 9

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la limpieza y transformación de datos es incorrecta?

Accepted Answer

Los datos limpios y transformados garantizan de forma infalible resultados analíticos precisos.

Answer

La limpieza y transformación de datos es un paso esencial para preparar los datos para el análisis.

Answer

Las técnicas de limpieza y transformación pueden mejorar la calidad y la interpretabilidad de los datos.

Question 10

¿Qué técnica se utiliza para dividir una variable continua en un número finito de intervalos o categorías?

Accepted Answer

Discretización

Answer

Normalización

Answer

Codificación

Answer

Escalamiento

Question 11

¿Cuál de los siguientes es un beneficio clave de la limpieza y transformación de datos?

Accepted Answer

Mejora la interpretabilidad y la validez de los resultados analíticos.

Answer

Reduce la necesidad de realizar análisis estadísticos complejos.

Answer

Aumenta la cantidad de datos disponibles para el análisis.

Question 12

Un outlier es un valor de datos:

Accepted Answer

Significativamente diferente de otros valores en el conjunto de datos

Answer

Que aparece con mayor frecuencia

Answer

Que es consistente con otros valores

Answer

Que no sigue ningún patrón

Question 13

¿Cuál es el objetivo principal de la limpieza y transformación de datos en la investigación?

Accepted Answer

Preparar los datos para su uso en análisis e investigación, mejorando su calidad y adecuación

Answer

Eliminar todos los valores perdidos

Answer

Encontrar patrones en los datos

Question 14

La estandarización de una variable es una transformación que:

Accepted Answer

Resta la media y divide por la desviación estándar, dando como resultado una variable con media cero y desviación estándar uno

Answer

Multiplica por la media y suma la desviación estándar

Answer

Divide por la media y resta la desviación estándar

Question 15

¿Qué técnica se utiliza para identificar y eliminar observaciones duplicadas en un conjunto de datos, asegurando que cada fila represente una entidad única?

Accepted Answer

Deduplicación

Answer

Transformación de Fourier

Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Imputación

Question 16

¿Cuál de las siguientes herramientas de software es ampliamente utilizada para la limpieza y transformación de datos debido a sus capacidades de manipulación y análisis de datos?

Accepted Answer

Python Pandas

Answer

IBM SPSS

Answer

Microsoft Excel

Answer

MATLAB

Question 17

El proceso de limpieza y transformación de datos debe ser:

Accepted Answer

Iterativo y basado en la exploración de datos, permitiendo ajustes y refinamientos basados en los conocimientos adquiridos

Answer

Realizado una sola vez al principio del proyecto

Answer

Automático y sin supervisión

Answer

Basado únicamente en el conocimiento previo de los datos

Question 18

Un conjunto de datos contiene una variable 'Edad' con valores que van desde 18 hasta 120 años. ¿Qué técnica es la más adecuada para identificar valores atípicos (outliers) en esta variable?

Accepted Answer

Regla de los cuartiles

Answer

Prueba de Shapiro-Wilk

Answer

Análisis de componentes principales

Question 19

Una empresa recopila datos sobre sus clientes, incluyendo su nombre, dirección y número de teléfono. ¿Qué tipo de transformación de datos sería necesaria para convertir la variable 'Dirección' en un formato utilizable para el análisis?

Accepted Answer

Codificación de dirección postal

Answer

Normalización

Answer

Estandarización

Answer

Discretización

Question 20

¿Cuál de las siguientes técnicas es más efectiva para manejar datos inconsistentes en un conjunto de datos proveniente de múltiples fuentes?

Accepted Answer

Fusión de datos

Answer

Agrupación de datos

Answer

Filtrado de datos

Answer

Reducción de dimensionalidad

Question 21

Una empresa utiliza un sistema de clasificación de clientes con diferentes niveles (Oro, Plata, Bronce). ¿Qué tipo de transformación sería necesaria para convertir esta variable categórica en una variable numérica?

Accepted Answer

Codificación numérica

Answer

Normalización

Answer

Estandarización

Answer

Discretización

Question 22

Una variable 'Ingresos' en un conjunto de datos tiene una distribución sesgada a la derecha. ¿Qué técnica de transformación es la más apropiada para normalizar la distribución?

Accepted Answer

Transformación logarítmica

Answer

Discretización

Answer

Estandarización

Answer

Normalización

Question 23

¿Qué técnica se utiliza para eliminar variables redundantes o altamente correlacionadas en un conjunto de datos?

Accepted Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Agrupación de datos

Answer

Filtrado de datos

Answer

Regresión lineal

Question 24

Un conjunto de datos contiene información sobre las ventas de una empresa, incluyendo el número de unidades vendidas y el precio de venta. ¿Qué tipo de transformación sería necesaria para crear una nueva variable que represente el valor total de las ventas?

Accepted Answer

Cálculo de una nueva variable

Answer

Discretización

Answer

Estandarización

Answer

Agrupación de datos

Question 25

Un conjunto de datos contiene información sobre la satisfacción del cliente, medida en una escala de 1 a 5. ¿Qué técnica de transformación sería apropiada para convertir esta variable ordinal en una variable numérica?

Accepted Answer

Codificación numérica

Answer

Estandarización

Answer

Normalización

Answer

Discretización