Gráficos que no mienten

2 tareas · 40 min · Principiante

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Las gráficas mal diseñadas (escalas truncadas en el eje Y, agregaciones temporales arbitrarias de 24 horas que esconden ráfagas nocturnas de 3 minutos, o diagramas de sectores con 80 categorías) confunden la toma de decisiones. Un buen cazador utiliza series temporales continuas (resample('1min')), diagramas de calor (heatmaps) de hora vs día de la semana y gráficos de dispersión (scatter plots) con escala logarítmica cuando los volúmenes varían en órdenes de magnitud.

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¿Por qué es engañoso agrupar telemetría de autenticaciones en intervalos de 24 horas al buscar ataques de fuerza bruta?

Elimina automáticamente los registros de usuarios que no tengan cuenta de administrador Obliga a que todos los gráficos se representen en colores monocromáticos Impide que el sistema operativo registre la zona horaria del servidor de autenticación Diluye ráfagas de cientos de intentos ocurridos en pocos minutos dentro del volumen diario total

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La granularidad temporal excesivamente amplia enmascara picos concentrados en ventanas cortas.

Examina la tabla df_merged_audit en el laboratorio para ubicar el primer registro afectado por el fallo de cruce de tablas.

Esta tarea se hace en el laboratorio

Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.

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¿Cuál es el record_id del primer registro con estado INNER_JOIN_DROPPED?

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Observa el valor de record_id en la primera fila de df_merged_audit.

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Entorno de Análisis de Telemetría · Jupyter Notebook & pandas

Python Data Analysis Kernel (pandas v2.2 DataFrame)

Tablas

df_auth_summary

username
success_count
fail_count
unique_ips
failure_rate

df_merged_audit

record_id
event_time
user_id
dept_name
action_flag
merge_status

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Consola de consultas v1.0 · build b77233

1 Visualización honesta y proporcional de telemetría temporal

2 Identificador de registro descartado en df_merged_audit Lab

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