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Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâmetros, para exemplificar, seria o nitrato, um indicador de poluição difusa de água subterrânea. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida.
Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada
Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.
A descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD (knowledge-discovery), é a etapa principal do processo de mineração de
dados.
No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.
Na análise hierárquica de agrupamentos, é possível realocar
um elemento que tenha sido alocado incorretamente no
início do processo.
No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.
A análise preditiva de dados se diferencia da análise
prescritiva de dados porque a primeira tem o objetivo de
determinar as consequências das decisões tomadas, enquanto
a segunda utiliza fatos do passado para visualizar e prever
eventos futuros.
No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
A única desvantagem que impede o uso em larga escala do CRISP-DM é o seu alto custo, uma vez que os usuários somente podem utilizá-lo após a aquisição da licença.