No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para ...

No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para solucionar problemas específicos, como segmentação de dados, descoberta de padrões e construção de modelos preditivos. C...

Q1016470 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • AEB • Tecnologista Júnior Especialidade Tecnologia da Informação • 2025

No contexto da mineração de dados, diferentes algoritmos são utilizados para solucionar problemas específicos, como segmentação de dados, descoberta de padrões e construção de modelos preditivos. Considerando os métodos Apriori, FP-Growth, k-means e árvores de decisão, assinale a opção que corresponde à descrição correta do funcionamento de um desses algoritmos.

a) O Apriori gera padrões frequentes analisando apenas pares de itens, sem a necessidade de avaliar conjuntos de itens maiores ao longo do processo.
b) O algoritmo FP-Growth é amplamente utilizado para descoberta de padrões frequentes em grandes bases de dados, sendo uma alternativa eficiente ao Apriori ao evitar a geração de candidatos.
c) O k-means automaticamente determina o número ideal de clusters com base na densidade dos dados, sem necessidade de parametrização prévia.
d) O k-means é um algoritmo de agrupamento que pode identificar clusters de formatos arbitrários e é robusto contra outliers, sendo adequado para dados com distribuições não esféricas.
e) A árvore de decisão é insensível a ruídos, sendo capaz de generalizar bem para novos dados, independentemente da qualidade do conjunto de treinamento.

Questões sobre Data Mining

1

Q1102068 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • TCE RN • Especialidade Tecnologia da Informação • 2026
Julgue o próximo item, a respeito de visualização e análise exploratória de dados, de linguagens e ferramentas de apoio à análise de dados e de técnicas e tarefas de mineração de dados.
O boxplot (diagrama de caixa) é uma ferramenta de visualização que possibilita identificar a mediana, a dispersão dos dados e a presença de valores atípicos (outliers) em uma distribuição.
- a) Certo
- b) Errado
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2

Q1102065 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • TCE RN • Especialidade Tecnologia da Informação • 2026
Acerca de modelagem dimensional, do CRISP-DM e do uso de banco de dados relacionais na análise de dados, julgue o item a seguir.
No modelo de referência CRISP-DM, a fase de preparação de dados ocorre estritamente após a conclusão da fase de modelagem, com o objetivo de formatar as saídas preditivas geradas.
- a) Certo
- b) Errado
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3

Q1085419 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • DEPEN • Área 7
Acerca de datawarehouse e datamining, julgue o item subsequente.

Os objetivos do datamining incluem identificar os tipos de relacionamentos que se estabelecem entre informações armazenadas em um grande repositório.
- a) Certo
- b) Errado
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4

Q1063772 • Banco de Dados • Data Mining • FGV • CVM • Manhã • 2024
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:
- a) treinamento do modelo;
- b) visualização de dados analíticos;
- c) entendimento do negócio;
- d) limpeza e preparação dos dados;
- e) tuning de hiperparâmetros.
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5

Q1061898 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Agente de Polícia Federal • 2025
Julgue o item subsequente, relativos à teoria da informação e a banco de dados.
A mineração de dados é uma técnica em que se utilizam exclusivamente algoritmos de aprendizado supervisionado para a identificação de padrões em grandes volumes de dados; no contexto de Big Data, a premissa principal é a utilização de bancos de dados relacionais tradicionais, que são suficientes para o enfrentamento dos desafios de volume, variedade e velocidade característicos desse ambiente.
- a) Certo
- b) Errado
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6

Q1061784 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Área 1 Contábil Financeira • 2025
Acerca de segurança da informação, bancos de dados e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.
A técnica de clustering em data mining atribui categorias aos grupos de dados para facilitar a análise e a tomada de decisão.
- a) Certo
- b) Errado
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7

Q1061618 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • STM • Especialidade Suporte em Tecnologia da Informação • 2025
📖 Texto associado ▼

Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue o item subsequente.

O overfitting, em modelos de deep learning, ocorre quando o modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste, indicativo de que o modelo generaliza bem.
- a) Certo
- b) Errado
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8

Q1061617 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • STM • Especialidade Suporte em Tecnologia da Informação • 2025
📖 Texto associado ▼

Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue o item subsequente.

No contexto do deep learning, a função das camadas ocultas (hidden layers) em uma rede neural profunda é extrair e processar os dados de forma que a rede aprenda características progressivamente mais complexas nas camadas mais profundas.
- a) Certo
- b) Errado
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9

Q1061611 • Banco de Dados • Data Mining • CESPE CEBRASPE • STM • Especialidade Suporte em Tecnologia da Informação • 2025
📖 Texto associado ▼

Julgue o item seguinte, relativo à administração de banco de dados Oracle, à modelagem de dados relacional, à normalização de dados e ao data mining.

Em data mining, a técnica de regras de associação é usada para prever valores contínuos com base em atributos independentes, utilizando-se árvores de regressão.
- a) Certo
- b) Errado
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10

Q1050331 • Banco de Dados • Data Mining • FGV • TCE PA • Ciências Atuariais • 2024
Sobre o Modelo de Referência Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), avalie as afirmativas a seguir:

I. Após a fase de “Preparação dos dados” ocorre a fase de “Compreensão dos dados”.
II. Durante a fase de “Mineração de Dados” ocorre a aplicação de algoritmos de mineração de dados buscando a extração de padrões.
III. Durante a fase de “Preparação dos Dados”, pode ocorrer a construção de novos atributos a partir de outros já existentes.

Está correto o que se afirma em
- a) I, apenas.
- b) III, apenas.
- c) I e III, apenas.
- d) II e III, apenas.
- e) I, II e III.
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