1.

Qu no es una consideracin importante para tener xito en el anlisis de datos?

A. Desarrollar una mentalidad digital y la capacidad de pensar analticamente, con nfasis en el uso de datos para tomar decisiones informadas

B. Desarrollar habilidades para poder usar datos para hacer recomendaciones perspicaces a las partes interesadas relevantes

C. Usar proyectos de anlisis anteriores para establecer el alcance de nuevos proyectos de anlisis de datos

D. Cultivar atributos personales tales como habilidades de pensamiento crtico

2

Cul es el primer paso al traducir una solicitud comercial en un problema analtico?

A. Recopilacin de requisitos

B. Definicin del objetivo

C. Eleccin de mtricas y medidas apropiadas

D. Enmarcar el problema

3

Cul describe mejor una mentalidad digital?

A. El proceso de identificacin y resolucin de problemas tcnicos al usar herramientas digitales

B. Una forma de pensar que le permite imaginar formas mejores, basadas en la tecnologa, de hacer las cosas

C. El uso de la tecnologa para reemplazar el trabajo humano para optimizar los flujos de trabajo onerosos, innovar y mejorar las soluciones existentes

D. La capacidad de evaluar, reflexionar e interpretar un problema o una oportunidad potencial

4

Cul no es un beneficio de tener una mentalidad analtica y basada en datos?

A. Ayuda a individuos y organizaciones a tomar decisiones informadas

B. Le ayuda a hacer las preguntas correctas y traducir una solicitud poco clara en un problema analtico bien definido

C. Le permite mejorar las soluciones existentes al reemplazar el trabajo humano con tecnologa

D. Le permite ser consciente de sus propios prejuicios, por lo que es ms probable que se mantenga objetivo y con la mente clara.

5

Por qu es importante enmarcar y definir el alcance de un proyecto de anlisis de datos correctamente?

A. Para garantizar la alineacin entre las partes interesadas del proyecto de anlisis de datos

B. Para asegurarse de que el mismo proyecto de anlisis de datos no se haya realizado anteriormente

C. Asegurar que no todos los procesos sean automatizados a travs del anlisis de datos

D. Asegurar que la probabilidad de xito del proyecto de anlisis de datos sea superior al 15%

6

Cmo definira la inteligencia empresarial?

A. Presentar anlisis de datos en formas claras y procesables

B. Evaluar, reflexionar e interpretar un problema o una oportunidad potencial

C. Ordenar sus pensamientos de manera lgica y consistente

D. Identificar y resolver problemas tcnicos al usar herramientas digitales

7

Cul de los cuatro atributos personales clave necesarios para ayudarlo a tener xito en un mundo digital incluye la capacidad de identificar fuentes de datos y trabajar con datos para evaluar un problema?

A. Habilidades de pensamiento crtico

B. Habilidades para resolver problemas

C. Habilidades analticas

D. Comunicacin

8

Una empresa est experimentando una disminucin de los ingresos. El CFO necesita comprender qu est causando el declive y qu puede hacer al respecto. Con qu tipo o tipos de anlisis de datos comenzara para responder la pregunta del director financiero?

A. Analtica descriptiva

B. Anlisis de diagnstico y predictivo

C. Anlisis avanzado

D. Anlisis diagnstico y prescriptivo

9

El director financiero asistir a una reunin de accionistas el prximo mes y le ha pedido que presente un conjunto de recomendaciones para ayudar a mantener el crecimiento de los ingresos durante los prximos 12 meses. Qu tipo de anlisis de datos usaras?

un pensamiento

B Diagnstico

C. Prescriptivo

D predictivo

10

Qu es el anlisis de datos?

A. Un campo interdisciplinario que incorpora informtica, ingeniera de software y estadstica

B. Analizar informacin para identificar tendencias y responder preguntas importantes

C. Una forma de pensar que le permite imaginar formas mejores, basadas en la tecnologa, de hacer las cosas.

D. Presentar anlisis de datos de manera clara y procesable

11

Qu tipo de anlisis de datos utiliza datos para ayudar a identificar las causas fundamentales de una situacin?

A. Descriptivo

B Diagnstico

C predictivo

D. Prescriptivo

12

Por qu es importante definir el objetivo de un proyecto de anlisis de datos?

A. Comprender y alinear el propsito y la meta del proyecto de anlisis de datos

B. Para identificar a las partes interesadas que deben ser consultadas durante el proyecto

C. Definir el alcance del trabajo y la gama de escenarios a explorar

D. Para identificar qu datos deben recopilarse

13

Cul de estos es un ejemplo de un factor socioeconmico que puede influir en su proyecto de anlisis de datos?

A. Proximidad a los competidores

B. Mejoras en la infraestructura de transporte

C. Cambios en el entorno regulatorio

D. Boicots impulsados por los clientes debido al sentimiento sobre un tema en particular

14

Cul es la diferencia entre datos grandes y pequeos?

A. Los grandes datos son generalmente ms importantes que los datos pequeos cuando se responde a preguntas complejas.

B. Big data se refiere a un gran volumen de puntos de datos que pueden provenir de todo tipo de fuentes. Los datos pequeos se refieren a un pequeo volumen de datos que se puede almacenar fcilmente

C. Big data se refiere a videos o imgenes. Los datos pequeos se refieren a datos numricos.

D. Big data se utiliza en varias industrias. Los datos pequeos tienen un uso limitado

15

Cul de las seis V de los datos se basa en sistemas slidos de registros y gobierno de datos para garantizar la confiabilidad?

A. Volumen

B Variedad

C. Velocidad

D. Veracidad

diecisis

Qu tipo de desafo de anlisis de datos se relaciona con el proceso de limpieza de datos?

A. Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos

B. Obtener la aceptacin de la alta direccin

C. Hacer que los datos sean utilizables

D. Identificacin y recopilacin de datos significativos

17

Qu tipos de anlisis de datos podra habilitar la ingeniera de caractersticas al identificar y extraer atributos y variables especficos de un conjunto de datos?

A. Anlisis predictivo y avanzado

B. Anlisis prescriptivo y descriptivo

C. Anlisis descriptivo y predictivo

D. Analtica prescriptiva y avanzada

18

Qu tipos de anlisis de datos podra habilitar la ingeniera de caractersticas al identificar y extraer atributos y variables especficos de un conjunto de datos?

A. Anlisis predictivo y avanzado

B. Anlisis prescriptivo y descriptivo

C. Anlisis descriptivo y predictivo

D. Analtica prescriptiva y avanzada

19

Qu afirmacin sobre datos cualitativos o cuantitativos no es correcta?

A. Los datos cualitativos describen las cualidades y caractersticas de una persona, un objeto, una entidad o una situacin, en formas no numricas

B. Los datos cuantitativos son generalmente ms tiles que los datos cualitativos porque son numricos

C. Los datos cualitativos generalmente se recopilan a partir de entrevistas, encuestas o grupos focales.

D. Los datos cuantitativos son un tipo de datos en forma de recuentos, porcentajes o valores numricos. Los datos cuantitativos se generan a partir de la investigacin cuantitativa.

20

Qu tipo de datos se describira como no estructurados?

A. Transcripciones de atencin al cliente o llamadas de ventas

B. Consumo de energa captado en un contador inteligente

C. Nombres y direcciones en el registro de votantes

D. Datos de geolocalizacin para un telfono mvil