No campo da mineração de dados existem alguns problemas
fundamentais que costumam aparecer com frequência em
variados cenários de aplicação. O estudo desses problemas
fornece ferramentas ao analista de dados que são aplicáveis em
diferentes projetos de mineração de dados. Nesse conjunto se
encontram os problemas de determinação de padrões,
classificação de dados, segmentação de dados (clustering) e
detecção de valores discrepantes (outliers).
Considerando os problemas citados, analise as afirmativas a
seguir.
I. Em uma tabela binária esparsa, que representa uma base de
dados de transações de clientes, em que as colunas
representam cada produto e as linhas cada transação,
verifica-se que, frequentemente, três das colunas
apresentam simultaneamente o valor 1 para vários registros.
Este tipo de análise é um problema de detecção de valores
discrepantes.
II. A identificação de consumidores que são similares entre si,
para uso no contexto de aplicação de promoções orientadas,
constitui um problema de segmentação de dados.
III. O problema de classificação de dados pode ser considerado
como supervisionado, pelo fato das relações entre as classes
definidas e os demais atributos dos dados serem
“aprendidas” pelo modelo.
Está correto o que se afirma em