Em um problema de classificação é entregue ao cientista de dados um par de covariáveis, (x1 , x2 ), para cada uma das quatro observações a seguir: (6,4), (2,8), (10,6) e (5,2). A variável resposta observada nessa amostra foi “Sim”, “Não”, “Sim”, “Não”, respectivamente.
A partição que apresenta o menor erro de classificação quando feita na raiz (primeiro nível) de uma árvore de decisão é:
Maria está explorando a seguinte tabela da base de dados de vendas do mercado HortVega:
Utilizando técnicas de Mineração de Dados, Maria encontrou a seguinte informação:
Se um cliente compra Cacau, a probabilidade de ele comprar chia é de 50%. Cacau => Chia, suporte = 50% e confiança = 66,7%.
Para explorar a base de dados do HortVega, Maria utilizou a técnica de Mineração de Dados:
Em um processo de data mining, na construção de relações sob a forma de regras entre itens de uma base de dados transacional, é usada a técnica denominada
Maria está preparando um relatório sobre as empresas de serviços de um município, de modo a identificar e estudar o porte dessas empresas com vistas ao estabelecimento de políticas públicas e previsões de arrecadação. Maria pretende criar nove grupos de empresas, de acordo com os valores de faturamento, e recorreu às técnicas usualmente empregadas em procedimentos de data mining para estabelecer as faixas de valores de cada grupo. Assinale a opção que apresenta a técnica diretamente aplicável a esse tipo de classificação.
O processo que emprega técnicas estatísticas, matemáticas e de inteligência artificial, para extrair e identificar informações úteis, conhecimentos e padrões na forma de regra de negócio, a partir de vastos conjuntos de dados, denomina-se
Atenção: Para responder à questão, considere a imagem abaixo.
As ferramentas de Exploração identificadas como Ferramenta 1 e Ferramenta 2 na imagem, dentro do contexto a que se aplicam, são, dentre outras,
Assinale a opção correta a respeito do CRISP-DM.
Acerca de banco de dados, julgue o seguinte item.
A mineração de dados se caracteriza especialmente pela busca de informações em grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, alicerçados no conceito dos 4V’s: volume de mineração, variedade de algoritmos, velocidade de aprendizado e veracidade dos padrões.
Julgue o item que se segue, relativo a noções de mineração de dados, big data e aprendizado de máquina.
Big data refere-se a uma nova geração de tecnologias e arquiteturas projetadas para processar volumes muito grandes e com grande variedade de dados, permitindo alta velocidade de captura, descoberta e análise.
Na técnica de árvore de decisão em data mining, é empregada a abordagem denominada
Julgue o item a seguir, a respeito de data mining e OLAP.
No data mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis.
Julgue o item que se segue, relativo a noções de mineração de dados, big data e aprendizado de máquina.
Pode-se definir mineração de dados como o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis.
Em um big data, alimentado com os dados de um sítio de comércio eletrônico, são armazenadas informações diversificadas, que consideram a navegação dos usuários, os produtos comprados e outras preferências que o usuário demonstre nos seus acessos.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item seguinte.
Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas.
Rafael aplicou um teste de múltipla escolha de cem questões para um numeroso grupo de alunos e notou que houve uma variada distribuição de notas.
Rafael resolveu trabalhar esses dados, e agrupar esses alunos de modo que cada um ficasse no grupo mais adequado para a sua nota. Assim, poderia preparar atividades específicas para cada grupo.
Assinale a opção que indica o algoritmo mais adequado para essa tarefa.
Julgue o item que se segue, a respeito de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação.
A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.
