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

Responda: 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 denom...

Q847519 | Informática, Data Mining, Ministério da Economia Tecnologia da Informação Ciência de Dados, CESPE CEBRASPE, 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

Mais questões de Informática x Data Mining ...

1 Q647649 | Informática, Data Mining, Analista, Defensoria Pública do Estado do Rio Grande do Sul RS, FCC

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

a) para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a pr incípio ocultos, importantes à aplicação.
b) para se realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.
c) que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.
d) de compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.
e) de transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.

2 Q121727 | Informática , Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação, PRODEMGE, FUMARC

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:

a) Apenas as afrmativas I e II estão corretas.
b) Apenas as afrmativas I e III estão corretas.
c) Apenas as afrmativas II e III estão corretas.
d) Todas as afrmativas estão corretas.

3 Q165821 | Informática, Data Mining, Auditor Fiscal da Receita Estadual, SEFAZ RS, FUNDATEC

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:

a) Data Mart.
b) Data mining.
c) Data Warehouse
d) Business intelligence.
e) OLAP.

4 Q645243 | Informática, Data Mining, Analista de Gestão Corporativa, EPE, CESGRANRIO

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

5 Q249201 | Informática, Data Mining, Técnico de Laboratório Informática, UFF, UFF

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:

a) Datawarehouse;
b) Metadados;
c) Data Mart;
d) Data Mining;
e) Sistemas Transacionais.

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