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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
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-RJDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
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.
Em muitos problemas reais, os dados contêm classes
majoritárias e minoritárias. Por exemplo, ao se analisar dados
sobre fraudes em bancos, é mais provável que os conjuntos de
dados contenham poucos dados de fraude e muitos de não
fraude. Ao dividir o conjunto de dados em conjunto de
treinamento e conjunto de teste para avaliar um modelo de
classificação, qual técnica garante que o conjunto de teste tenha
elementos da classe minoritária?
Ano: 2014Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-SEDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Mart | Data Warehouse
Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens.
Assim como o DataMining, os DataMarts são voltados para a obtenção de informações estratégicas de maneira automática, ou seja, com o mínimo de intervenção humana a partir da análise de dados oriundos de DataWarehouses.
Assim como o DataMining, os DataMarts são voltados para a obtenção de informações estratégicas de maneira automática, ou seja, com o mínimo de intervenção humana a partir da análise de dados oriundos de DataWarehouses.
Ano: 2020Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Ministério da EconomiaDisciplina: Banco de DadosTemas: 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.
Ano: 2020Banca: ACCESSOrganização: Câmara de Mangaratiba - RJDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Warehouse
No que diz respeito à Gestão e à Tecnologia da Informação e do
Conhecimento, dois conceitos são caracterizados a seguir.
I. Está associado à mineração de dados e consiste no uso de
processos para explorar grandes quantidades de dados
digitais à procura de padrões consistentes, como regras de
associação ou sequências temporais, com o objetivo de
descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis;
detectando, assim, novos subconjuntos de dados.
II. Está associado a um armazém de dados e consiste
basicamente de um depósito de dados digitais para
armazenar informações corporativas detalhadas; contendo
um agrupamento inteligente de dados de uma mesma fonte.
Os conceitos caracterizados, em I e em II, são denominados,
respectivamente,
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PEFOCEDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Warehouse
Texto associado
No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.
O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.
Ano: 2021Banca: CESGRANRIOOrganização: Banco do BrasilDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Um banco decidiu realizar uma ação de marketing de um
novo produto. Buscando apoiar essa ação, a área de TI
decidiu estabelecer um mecanismo para identificar quais
clientes estariam mais inclinados a adquirir esse produto.
Esse mecanismo partia de uma base histórica de clientes
que receberam a oferta do produto, e tinha várias colunas
com dados sobre os clientes e a oferta, além de uma coluna registrando se eles haviam efetuado ou não a compra
do tal produto.
Para isso, decidiram ser mais adequado usar um processo de mineração de dados baseado na noção de
Ano: 2023Banca: QuadrixOrganização: CREF - 3ª Região (SC)Disciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
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.
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