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Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DATAPREVDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Acerca da mineração de dados, julgue o item seguinte.
A mineração de dados é um processo cujos alicerces são
aprendizado de máquina, análises estatísticas e volumes de
dados.
Envolvendo o conceito de data mining (mineração de dados), é correto afirmar sobre uma aplicação bem-sucedida para bancos de dados muito grandes, que gerenciam terabytes ou petabytes de dados:
A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de
métodos de data mining, julgue o item que se segue.
Para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em
determinados conjuntos de dados, como, por exemplo,
padrões de consumo, é usado o método de data mining
denominado associação.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRT - 21ª Região (RN)Disciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Warehouse
Texto associado
Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue
os itens a seguir.
os itens a seguir.
O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: Câmara dos DeputadosDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos,
principalmente para examinar
Ano: 2017Banca: FCCOrganização: TSTDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Processamento Analítico Online (OLAP)
Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:
1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?
2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?
3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?
4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?
5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?
Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:
I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.
II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.
Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,
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: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUNPRESP-EXEDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Mineração de Dados
Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir.
A transformação de dados categóricos utilizando codificação one-hot sempre reduz a dimensionalidade do conjunto de dados.
Assim como no caso das outras tarefas de
mineração de dados, a mineração de regras de
associação também pode ser executada por
diferentes algoritmos, sendo que muitos deles
são variações e melhorias de um algoritmo
pioneiro, o processo geral de minerar regras de
associação está dividido em quatro passos.
Com relação ao passo de pré-processamento
da base, assinale a alternativa correta.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TC-DFDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Julgue o item subsecutivo, referentes a mineração de dados.
A mineração de dados é o processo de descoberta de padrões e de outras informações valiosas de grandes conjuntos de dados.
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