Preparación de Datos – Unidad IV

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Sobre esta actividad

Quiz sobre limpieza y transformación de datos

Creada por

César Rivas

México

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Alejandro Campa 27 de Abril de 2026	% 100	00:56
2	Jerson Hernandez 30 de Abril de 2026	% 100	01:02
3	Eliezer López 28 de Abril de 2026	% 100	01:08
4	Arturo Vi 28 de Abril de 2026	% 100	01:14
5	Anna Lizbeth 30 de Abril de 2026	% 100	01:15
6	Juan Andres Salazar Acosta 29 de Abril de 2026	% 100	01:24
7	Alejandro Hipolito 23 de Abril de 2026	% 100	01:29
8	Lesly 29 de Abril de 2026	% 100	01:36
9	Aldo Corrales 25 de Abril de 2026	% 100	01:56
10	Brayan Omar Tobias Ornelas 222773 30 de Abril de 2026	% 100	01:56

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	Anónimo	%
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Preparación de Datos – Unidad IV


Preparación de Datos – Unidad IVVersión en línea Quiz sobre limpieza y transformación de datos por César Rivas 1 ¿Cuál es el objetivo principal de la preparación de datos? a C) Convertir datos crudos en datos útiles y confiables b A) Crear modelos predictivos c D) Almacenar información d B) Visualizar datos 2 ¿Cuál de los siguientes es un problema común en datos reales? a A) Datos perfectamente organizados b D) Datos homogéneos c B) Datos siempre completos d C) Valores faltantes 3 ¿Qué representan los valores faltantes en un dataset? a D) Datos duplicados b A) Siempre errores c C) Ausencia de información que puede tener significado d B) Información irrelevante 4 ¿Qué es un ejemplo de datos inconsistentes? a C) “Masculino”, “M”, “Hombre” en la misma columna b D) Fecha en formato correcto c B) Promedio = 8.5 d A) Edad = 25 5 ¿Qué problema generan los registros duplicados? a A) Mejoran el análisis b C) Distorsionan resultados y análisis c D) No afectan d B) Reducen el tamaño del dataset 6 ¿Qué es un outlier? a C) Un dato duplicado b B) Un valor muy alejado del comportamiento general c D) Un valor promedio d A) Un dato faltante 7 ¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos? a A) Crear nuevas variables b C) Entrenar modelos c B) Eliminar errores e inconsistencias d D) Visualizar datos 8 ¿Qué implica la transformación de datos? a B) Cambiar la forma de los datos para analizarlos b A) Eliminar datos c C) Duplicar registros d D) Reducir columnas 9 ¿Qué es un ejemplo de transformación de datos? a D) Exportar archivo b A) Eliminar duplicados c B) Convertir texto a números d C) Borrar filas 10 ¿Qué significa integrar datos? a D) Reducir el tamaño del dataset b B) Crear gráficos c A) Eliminar variables d C) Unir datos de diferentes fuentes en un dataset coherente Explicación 1 La limpieza y estructuración permiten análisis confiables. 2 Los datos suelen tener campos vacíos que requieren manejo. 3 Faltantes pueden contener información valiosa según el caso. 4 Varias representaciones del mismo concepto causan inconsistencias. 5 Duplicados sesgan métricas y conclusiones. 6 Outliers pueden indicar ruido o información relevante. 7 La limpieza mejora la calidad del dataset. 8 Transformar facilita el análisis y la modelización. 9 Conversión de tipos para poder usar algoritmos. 10 La integración crea una visión unificada para análisis.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por César Rivas

¿Cuál es el objetivo principal de la preparación de datos?

¿Cuál de los siguientes es un problema común en datos reales?

¿Qué representan los valores faltantes en un dataset?

¿Qué es un ejemplo de datos inconsistentes?

¿Qué problema generan los registros duplicados?

¿Qué es un outlier?

¿Cuál es la función principal de la limpieza de datos?

¿Qué implica la transformación de datos?

¿Qué es un ejemplo de transformación de datos?

¿Qué significa integrar datos?

Explicación