No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.No modelo CRISP-DM...

Questão de Informática da banca CESPE CEBRASPE (2020). Confira a resolução completa abaixo:

Q847519•
Informática•
Data Mining•
CESPE CEBRASPE•
Cientista de Dados•
2020

No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.

No modelo CRISP-DM, a fase na qual se planejam todas as atividades para carga dos dados é denominada entendimento dos dados.

Certo

Errado

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Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica

para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a pr incípio ocultos, importantes à aplicação.

para se realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.

que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.

de compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.

de transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.

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Data Mining•
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Analise as afrmativas abaixo em relação às técnicas de mineração de dados.
I. Regras de associação podem ser usadas, por exem- plo, para determinar, quando um cliente compra um produto X, ele provavelmente também irá comprar um produto Y.

II. Classifcação é uma técnica de aprendizado supervisionado, no qual se usa um conjunto de dados de treinamento para aprender um modelo e classifcar novos dados.

III. Agrupamento é uma técnica de aprendizado supervisionado que particiona um conjunto de dados em grupos.
Assinale a alternativa VERDADEIRA:

Apenas as afrmativas I e II estão corretas.

Apenas as afrmativas I e III estão corretas.

Apenas as afrmativas II e III estão corretas.

Todas as afrmativas estão corretas.

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Data Mining•
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Há uma tecnologia que é empregada sobre grandes volumes de dados para descobrir novas informações em função de regras e padrões existentes nesses dados. Normalmente, tais informações não são obtidas simplesmente consultando os dados armazenados em bancos de dados. Por exemplo: uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos descobriu, em seu enorme banco de dados, por meio do uso dessa tecnologia, que o aumento das vendas de fraldas descartáveis, nas sextas-feiras, estava relacionada às vendas de cerveja, sendo que, geralmente, os compradores eram homens. Como oportunidade de negócio, a rede varejista colocou os produtos lado a lado, resultando em um aumento expressivo nas vendas de ambos os produtos. Para obter tais descobertas, essa tecnologia usa diversas técnicas, tais como associação, classificação e predição, dentre outras. Nesse caso, essa tecnologia é chamada de:

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