Una empresa recopila mediciones de velocidad de internet de regiones remotas, almacena los datos en Amazon RDS y planea analizar las variaciones diarias y predecir posibles interrupciones. ¿Qué tipo de datos deberían recopilar para el modelado y el análisis?

Los datos de series temporales son la opción correcta porque las mediciones de velocidad de internet recopiladas a lo largo del tiempo en regiones remotas constituyen una secuencia de datos indexados por tiempo. Este tipo de datos es ideal para analizar variaciones diarias y predecir eventos futuros, como interrupciones, utilizando modelos de series temporales. Los datos tabulares son demasiado generales; si bien los datos de series temporales pueden almacenarse en formato tabular, la clasificación más específica y útil para este caso es "series temporales". Los datos de texto y audio no son relevantes para las mediciones de velocidad de internet.