Questões de Concursos Data Mining

As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.

O processo de data mining é dirigido pela análise, enquanto o de consulta e relatórios é dirigido pelos dados.

Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL.

Embora os algoritmos genéticos apresentem elevada demanda computacional, eles possibilitam a resolução de problemas em paralelo; por isso, são uma boa ferramenta para mineração de dados.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de datawarehouse e business intelligence (BI).

A exploração, no sentido de utilizar as informações contidas em um datawarehouse, é conhecida como data mining.

A data mining apoia o conhecimento indutivo que pode ser representado por

I. Lógica proposicional.

II. Árvores de decisão.

III. Redes neurais.

IV. Redes semânticas.

Está correto o que consta em

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

Um Data Mart pode ser considerado, na visão bottom-up, uma reunião de vários Data Mining, desde que estes sejam desenvolvidos em modelos multidimensionais (MDM).

Data Mining pode ser descrito como

As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.

A análise multidimensional requer um modelo que permite que os dados sejam visualizados sob diferentes perspectivas, ou dimensões.

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

O data mining possibilita analisar dados para obtenção de resultados estatísticos que poderão gerar novas oportunidades ao negócio.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.

As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para caracterizar, por exemplo, hábitos de consumo de clientes: suas preferências são identificadas e em seguida associadas a outros potenciais produtos de seu interesse.

NÃO é uma técnica no processo de garimpagem de dados utilizada em Data Mining:

Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à decisão.

Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

O Data Mining possibilita descobrir padrões úteis de diferentes formas. Uma delas é por meio de classificação, utilizando-se o algoritmo ID3 que recebe como entrada um conjunto de tuplas para treinamento chamado exemplos e um atributo objetivo, que permite criar árvores de decisão.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de sistemas de suporte a? decisão.

A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.

Em relação às soluções existentes para o problema de tomada de decisão nas organizações, julgue os itens a seguir.

Algumas das principais técnicas utilizadas para a realização de Datamining são: estatística, aprendizado de máquina, datawarehouse e recuperação de informações.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.

A fase de implantação do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo construído para atingir os objetivos do negócio.