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As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionad...

As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas. As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizada...

Q645243 • Informática • Data Mining • CESGRANRIO • EPE • Analista de Gestão Corporativa

As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas.

As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como

a) não supervisionada, não supervisionada, não supervisionada
b) não supervisionada, supervisionada e não supervisionada
c) supervisionada, não supervisionada e não supervisionada
d) supervisionada, não supervisionada e supervisionada
e) supervisionada, supervisionada e supervisionada

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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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