Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
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(A) Agregação.
(B) Amostragem.
(C) Redução de Dimensionalidade.
(D) Discretização e Binarização.
Relacione os itens acima com os seus respectivos conceitos:
(1) É a técnica que diminui o número de atributos de um conjunto de dados, criando novos atributos que sejam uma combinação dos atributos antigos.
(2) É a combinação de dois ou mais objetos em um único.
(3) É comumente usada para selecionar um subconjunto dos objetos de dados a serem analisados.
(4) É aquela que transforma um atributo contínuo em um categorizado e transforma, tanto os atributos contínuos quanto os discretos, em um ou mais atributos binários.
Entre as alternativas abaixo, qual é a que apresenta a relação da técnica com o seu conceito de forma CORRETA?
A respeito de business intelligence, julgue o próximo item.
Em data mining, a técnica de associação é baseada na
probabilidade condicional, a qual avalia determinados
valores que aparecem juntos nos mesmo eventos.
− Qual formato de data será utilizado: dd/mm/aaaa ou mm/dd/aaaa?
− Os dados advindos das diversas fontes, relativos a um mesmo conteúdo, são compatíveis entre si?
− Os campos binários serão formatados com True e False ou terão que ser convertidos para 1 e 0?
− Após as análises descritivas, a média, a mediana, a moda e a quantidade dos dados estão de acordo com as categorias definidas?
Com base nas questões apresentadas, a equipe está trabalhando na etapa do CRISP-DM denominada
“A tarefa de detecção de anomalias é um caso particular de problema de _____, onde a quantidade de objetos da classe alvo (anomalia) é muito inferior à quantidade de objetos da classe normal e, adicionalmente, o custo da não detecção de uma anomalia (_____) é normalmente muito maior do que identificar um objeto normal como uma anomalia (_____)”
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
( ) Consiste em fixar k centroides de modo quadrático, sendo um para cada novo cluster.
( ) Associa cada indivíduo ao centroide do seu vizinho, obtido pelo cálculo da minimização da soma quadrática das distâncias entre os dados e os centroides mais próximos.
( ) Recalcula os centroides com base nos indivíduos classificados.
As afirmativas são, na ordem apresentada, respectivamente,
Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando técnicas clássicas de mineração de dados?
1. Regras de Associação
2. Hierarquias de classificação
3. Padrões sequenciais ou de série temporal
4. Conhecimento implícito, emergente e não estruturado
5. Agrupamentos e segmentações
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X ∩ Y = Ø. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).
Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.
Leia o fragmento a seguir.
“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
A mineração de dados (Data Mining) envolve um conjunto de algoritmos e ferramentas que são utilizados para a exploração de dados.
Assinale o algoritmo/método usado na extração de regras de associação.
Leia o fragmento a seguir.
“CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário, neutro, documentado e disponível na Internet, sendo amplamente utilizado para descrever o ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados. O modelo é composto por seis fases: 1. entendimento do negócio; 2. _____; 3. _____; 4. Modelagem; 5. _____ ; e 6. implantação”.
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
No início de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), o CRISP-DM recomenda, em relação ao levantamento do hardware existente, que o processo de KDD seja realizado em plataforma com arquitetura não expansível, que forneça suporte e acesso somente à base de dados homogênea.
O uso da mineração de dados permite, por exemplo, que as empresas mais bem planejem a logística de distribuição dos seus produtos, prevendo picos nas vendas.