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Verdadero o Falso?

.La minera de contenido WEB (WEB Content Mining) se usa como mtodo de minera de texto (Text Mining). .La eficiencia en los procesos, la reduccin de costos y el mejoramiento de las relaciones con los clientes son algunos de los problemas que se atienden usando el Big Data. .Existen muchas aplicaciones en el mercado dirigidas a la minera de datos (Data Mining) as como herramientas de software y algoritmos .La minera de redes sociales (Social Media Mining) permite entre muchas cosas identificar tendencias, gustos, oportunidades y muchas otras, con el fin de lograr obtener conocimiento que ayude a la organizacin a atemperarse a los cambios futuros. .En el anlisis de decisiones, cuando se consideran pocas alternativas se utilizan tablas de decisiones (decision tables) y/o rboles de decisin (decision trees). .El proceso de Extraer, Transformar y Cargar (Extract, Transform, Load (ETL)) datos a un almacn de datos (Data Warehourse (DW)) aplica nicamente a datos que han sido capturados de fuentes de la Internet y no aplica a datos de empresas y/o gobiernos. .Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) o BI es un trmino sombrilla que combina diversas arquitecturas, bases de datos, herramientas analticas entre ortras para transformar los datos en informacin, para la toma de decisiones y finalmente la laccin correspondiente. .En la Analtica Descriptiva usamos las simulaciones para describir los procesos que habrn de ejecutarse de modo que la computadora pueda analizar y producir los resultados esperados. .Los blogs, evaluaciones de clientes y encuestas son parte de los recursos usados en el anlisis del sentimiento (Sentiment Analysis). .Un almacn de datos (Data Warehouse (DW)) es una gran cantidad de datos dispuestos de una forma estructurada y que pueden ser de utilidad a gerentes para el anlisis de tendencias. .El resultado de la Analtica Predictiva es determinar los cambios que se deben hacer para lograr una optimizacin de los procesos mediante el uso de simuladores y sistemas expertos entre otros. .La estadstica inferencial permite establecer conclusiones sobre las caractersticas de la poblacin analizada. .El anlisis "QUE-SI" (What-IF) consiste en cambiar las frmulas usadas de manera que el resultado de las operaciones aritmticas se ajuste a las necesidades del negocio. .Los procedimientos y cambios propuestos por la Analtica Prescriptiva se utilizan como datos de entrada para la Analtica Descriptiva? .Determinar el gasto promedio de clientes entre enero y junio del pasado ao es un ejemplo de Analtica Prescriptiva. .La minera de datos (Data Mining) consiste en el descubrimiento del conocimiento como resultado del anlisis de la informacin, a su vez producida por el procesamiento de los datos de la organizacin. .NoSQL (Not only SQL) es un sistema de comunicacin que interconecta diversos lugares para compartir sus datos de negocio y sus planes futuros de expansin. .La Analtica Prescriptiva busca determinar, mediante el uso de modelos estadsticos, cul ser el comportamiento futuro de algo. .En la visualizacin de informacin se uitilizan frecuentemente grficas de barras y/o grficas lineales para mostrar el comportamiento de datos de diversas fuentes, tamaos, formatos y niveles de exactitud en una misma imagen. .La minera de datos (Data Mining) ofrece gran seguridad ya que no requiere acceso a datos personales como informacin demogrfica, mdica, financiera, y otras. .La toma de decisiones posee dos extremos: la certeza (Certainty) y la incertidumbre (Uncertainty). El riesgo disminuye segn la incertidumbre aumenta. .Llamamos variables no-controlables o "Uncontrolled variables", a los factores que afectan el resultado de una decisin pero que no son controlados por los que toman la decisin. .La estadstica y la minera de datos (Data Mining) son conceptos exactamente iguales ya que parten de los mismos principios y utilizan mtodos de anlisis iguales. .El Cientfico de Datos (Data Scientist) es una de las profesiones dentro de la Inteligencia de Negocios del Siglo 21. .La analtica de texto (Text Analitics) y la minera de texto (Text Mining) son exactamente lo mismo ya que ambos evalan un texto y determinan el comportamiento de los clientes segn las palabras encontradas.