questionei.comQuestões
Explore as questões disponíveis e prepare-se para seus estudos!
Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações
está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência
de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer
identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes
para oferecer promoções personalizadas.
Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o
cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for
Ano: 2010Banca: FCCOrganização: MPE-RNDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Inteligência de Negócios
A inteligência do negócio (eventualmente mais conhecida como Business Intelligence)
I. é construída quando a arquitetura de TI especificamente orienta-se para os interesses ou especialidades do negócio de forma exclusiva.
II. utiliza ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhores decisões empresariais.
III. utiliza como principais ferramentas os softwares para consulta e relatórios de banco de dados, ferramentas para análise multidimensional de dados e o data mining.
IV. confere às empresas a capacidade de acumular informações; adquirir conhecimentos sobre clientes, concorrentes e operações internas; e mudar o comportamento de tomada de decisão a fim de alcançar maior lucratividade e outras metas corporativas.
Está correto o que se afirma em
I. é construída quando a arquitetura de TI especificamente orienta-se para os interesses ou especialidades do negócio de forma exclusiva.
II. utiliza ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhores decisões empresariais.
III. utiliza como principais ferramentas os softwares para consulta e relatórios de banco de dados, ferramentas para análise multidimensional de dados e o data mining.
IV. confere às empresas a capacidade de acumular informações; adquirir conhecimentos sobre clientes, concorrentes e operações internas; e mudar o comportamento de tomada de decisão a fim de alcançar maior lucratividade e outras metas corporativas.
Está correto o que se afirma em
Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude,
detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde,
qualidade de um produto.
II. São métodos que conseguem lidar com detecção de
anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de
agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e
modelos de Markov escondidos.
III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados
considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos
obter normalidade também por meio de outros tipos de
distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição
uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski.
IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na
identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas
de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de
métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2023Banca: CESGRANRIOOrganização: Banco do BrasilDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Sabendo que existe, na organização em que trabalha,
uma base de dados formada por uma grande tabela que
contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano
indicando se um cliente possuía ou já tinha possuído cada
produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina.
Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: Prefeitura de Rio Branco - ACDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Uma organização de notícias online quer melhorar sua
capacidade de categorizar automaticamente artigos em
tópicos relevantes, utilizando uma vasta quantidade de
conteúdo textual não estruturado. Qual abordagem seria
mais eficaz para organizar automaticamente esses dados e
facilitar a busca e recuperação de informações específicas?
A mineração de dados costuma ser executada com alguns objetivos finais ou aplicações. Em geral, esses objetivos se encontramnas seguintes classes:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUNPRESP-EXEDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Mineração de Dados
Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning.
Os algoritmos de regressão linear, por minimizarem a soma dos resíduos quadrados para ajustar os coeficientes, são sensíveis a outliers, que podem distorcer os coeficientes e comprometer a previsão do modelo.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
A respeito do tratamento e análise de grandes volumes de dados, julgue o item que se segue.
A detecção de anomalias é uma técnica de mineração de dados que visa identificar padrões incomuns, ou outliers, sendo útil em aplicações como detecção de fraudes.
Sobre o Modelo de Referência Cross- Industry Standard Process
for Data Mining (CRISP-DM), avalie as afirmativas a seguir:
I. Após a fase de “Preparação dos dados” ocorre a fase de
“Compreensão dos dados”.
II. Durante a fase de “Mineração de Dados” ocorre a aplicação
de algoritmos de mineração de dados buscando a extração de
padrões.
III. Durante a fase de “Preparação dos Dados”, pode ocorrer a
construção de novos atributos a partir de outros já
existentes.
Está correto o que se afirma em
No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.
A mineração de dados pode ser entendida como um
subconjunto da análise de dados, pois é usada para descobrir
padrões ocultos em conjuntos de dados brutos, enquanto o
enfoque da análise de dados se encontra no exame dos
conjuntos de dados para a obtenção de conclusões precisas.
..