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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:
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
O conjunto de técnicas que, envolvendo métodos matemáticos e estatísticos, algoritmos e princípios de inteligência artificial, tem o objetivo de descobrir relacionamentos significativos entre dados armazenados em repositórios de grandes volumes e concluir sobre padrões de comportamento de clientes de uma organização é conhecido como:
O processo de agrupamento de dados em data mining deve preencher alguns poucos requisitos. Qual requisito permite a análise de um subconjunto de dados que contém não apenas atributos numéricos, mas também atributos categóricos?
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
A etapa de modelagem do modelo CRISP-DM permite a aplicação de diversas técnicas de mineração sobre os dados selecionados, conforme os formatos dos próprios dados.
Sobre Data Mining, pode-se afirmar que:
Sobre data mining, é correto afirmar:
Qual o tipo de descoberta de conhecimento através de mineração de dados (do inglês “data mining”), em que se relaciona a presença de conjuntos de itens diversos, como por exemplo: “Quando uma mulher compra uma bolsa em uma loja, ela está propensa a comprar sapatos”?
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.
A regra de classificação pode ser aplicada de várias formas, sendo uma delas a regressão. A análise de regressão é comumente aplicada quando se tem apenas um único domínio de pesquisa. No entanto, o resultado dessa análise não equivale a uma operação de data mining para a previsão da variável destino.
No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:
Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.
Trata-se de uma atividade denominada
Uma empresa deseja realizar mineração de dados (data mining), principalmente para análise de seu cadastro de clientes. Qual software é apropriado para isso?