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“Processos de mineração de dados são usualmente
aplicados em conjuntos de dados coletados para outros
propósitos, para uso futuro ou aplicações diversas. Por
essa razão, aplicações de mineração de dados quase
nunca podem se beneficiar de estratégias que endereçam
a correção de erros na fonte dos dados.” Entretanto, a
maioria das estatísticas aplicadas em processos de mineração de dados depende da qualidade de dados. Como
prevenir problemas na qualidade dos dados na sua geração
não é uma opção, o processo de limpeza de dados inclui
a seguinte tarefa:
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
No contexto de mineração de dados, o atributo da veracidade
está associado ao grau de confiabilidade dos dados utilizados
na solução.
Ano: 2020Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Ministério da EconomiaDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
A análise de regressão em mineração de dados tem como
objetivos a sumariação, a predição, o controle e a estimação.
Ano: 2018Banca: CESGRANRIOOrganização: TranspetroDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de
clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente
refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.
Uma das características desse algoritmo é a de
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DPE-RODisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Em um processo de data mining, na construção de relações sob a
forma de regras entre itens de uma base de dados transacional, é
usada a técnica denominada
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.
No ciclo do CRISP-DM, a fase de implantação é a mais simples (jamais será um processo complexo), pois se resume à execução de scripts.
Ano: 2019Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-AMDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados | Data Warehouse
A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.
A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um
processo de data mining.
Ano: 2025Banca: IDCAPOrganização: IPJBDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Mineração de Dados
Na gestão ambiental contemporânea, a integração de
Big Data tem se mostrado fundamental para análises
complexas e tomadas de decisão estratégicas.
Considerando os princípios de análise de grandes
volumes de dados no contexto ambiental, analise as
seguintes assertivas:
I.Big Data permite a integração de dados geoespaciais,
climáticos e de biodiversidade em tempo real.
II.A mineração de dados ambientais possibilita predições
sobre mudanças ecosistêmicas com alta precisão.
III.A heterogeneidade das fontes de dados ambientais
representa um desafio para análises consistentes.
IV.Técnicas de machine learning são limitadas para
processamento de dados ambientais complexos.
É correto o que se afirma em:
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SERPRODisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Texto associado
Julgue os itens subsequentes, com base nos conceitos de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação.
A mineração de dados (dataminingj é uma atividade de processamento analítico não trivial, que, por isso, deve ser realizada por especialistas em ferramentas de desenvolvimento de software e em repositórios de dados históricos orientados a assunto (datawarehouse).
A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de
conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e
métodos na execução de diferentes tarefas.
Assinale a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
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