Descripción: Los datos unidimensionales son aquellos que se caracterizan por tener solo una dimensión o variable. Esto significa que cada punto de datos se puede representar en una línea, lo que facilita su análisis y visualización. En el contexto de la minería de datos, estos datos son fundamentales, ya que permiten realizar análisis estadísticos simples y obtener patrones básicos. En el aprendizaje automático, los datos unidimensionales pueden ser utilizados para entrenar modelos de manera eficiente, ya que requieren menos recursos computacionales. En el caso de las redes neuronales recurrentes (RNN), aunque estas redes suelen trabajar con datos multidimensionales, los datos unidimensionales pueden ser la base para tareas como la predicción de series temporales, donde cada valor en la serie representa un estado en un momento específico. La simplicidad de los datos unidimensionales los hace ideales para la exploración inicial de datos y para la creación de modelos predictivos básicos, sirviendo como un primer paso antes de abordar conjuntos de datos más complejos.
