Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje imple...

Q: Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiõe

A) aplicar Regressão Linear para prever a demanda futura com base em variáveis como horário e histórico de viagens e utilizar o algoritmo não supervisionado K-Means para identificar agrupamentos de regiões com padrões similares de uso. | B) aplicar Regressão Logística para prever a demanda futura com base em histórico de viagens e utilizar o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para identificar agrupamentos de regiões para segmentação de dados geográficos. | C) utilizar um modelo de Regressão Logística para prever as demandas de transporte público e Redes Neurais Convulsionais (CNN) para identificar padrões de deslocamento em horários de pico. | D) usar Árvores de Decisão para prever demandas futuras é treinar um modelo supervisionado de clusterização hierárquica para identificar padrões de deslocamento em horários específicos, através de dendogramas. | E) treinar um modelo não supervisionado de Support Vector Machine (SVM) para prever a demanda em horários específicos e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para identificar padrões de deslocamento ao longo do tempo.

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Ano: 2025Banca: FCCOrganização: Prefeitura de São Paulo - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiões. Os dados disponíveis incluem registros históricos de viagens, horários de pico, informações demográficas e localizações geográficas. Para prever o aumento na demanda em horários específicos e identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de uso, deve-se

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