Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
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O cálculo do valor esperado provê um framework que é extremamente útil para organizar o pensamento sobre problemas envolvendo análise de dados (data-analytic).
PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media, 2013, tradução livre.
O valor esperado pode ser representado matematicamente por
Os benefícios de um modelo de tomada de decisões com base em dados (DDD, do inglês data-driven decisionmaking) já foram demonstrados conclusivamente. O economista Erik Brynjolfsson e seus colegas do MIT e Wharton conduziram estudos sobre como DDD afeta a performance de uma empresa.
PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media, 2013, tradução livre.
Com base nessas informações, é correto afirmar que DDD se
refere à pratica de
Um desenvolvedor recebeu um conjunto de dados representando o perfil de um grupo de clientes, sem nenhuma informação do tipo de cada cliente, onde cada um era representado por um conjunto fixo de atributos, alguns contínuos, outros discretos. Exemplos desses atributos são: idade, salário e estado civil. Foi pedido a esse desenvolvedor que, segundo a similaridade entre os clientes, dividisse os clientes em grupos, sendo que clientes parecidos deviam ficar no mesmo grupo. Não havia nenhuma informação que pudesse ajudar a verificar se esses grupos estariam corretos ou não nos dados disponíveis para o desenvolvedor.
Esse é um problema de data mining conhecido, cuja solução mais adequada é um algoritmo
Julgue o item que segue, relativo a noções de mineração de dados, big data e aprendizado de máquina.
Pode-se definir mineração de dados como o processo de
identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente
úteis e, ao final, compreensíveis.
Situação hipotética: Na ação de obtenção de informações por meio de aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Assertiva: Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação.
Considerando essas informações, julgue o item que segue.
Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela
em questão com outros dados não estruturados, então, nesse
caso, ocorre um processo de mineração de dados.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item seguinte.
Pelo monitoramento do tráfego de rede no acesso ao sítio em questão, uma aplicação que utiliza machine learning é capaz de identificar, por exemplo, que os acessos diminuíram 20% em relação ao padrão de acesso em horário específico do dia da semana.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item seguinte.
Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas.
Acerca de banco de dados, julgue o seguinte item.
Descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras
é um dos objetivos da mineração de dados, que utiliza
a estatística, a inteligência artificial e os algoritmos
de aprendizagem de máquina.
Acerca de banco de dados, julgue o seguinte item.
A mineração de dados se caracteriza especialmente pela
busca de informações em grandes volumes de dados, tanto
estruturados quanto não estruturados, alicerçados no conceito
dos 4V’s: volume de mineração, variedade de algoritmos,
velocidade de aprendizado e veracidade dos padrões.
Julgue o item que se segue, a respeito de tecnologias de sistemas de informação.
Na busca de padrões no data mining, é comum a utilização
do aprendizado não supervisionado, em que um agente
externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões
de entrada e seus correspondentes padrões de saída,
comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a
resposta esperada.
Analise as afirmativas a seguir referentes à Mineração de Dados.
I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais necessidades variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será utilizado.
II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de Dados um caso particular, podem ser considerados operadores definidos a partir de pré-condições e efeitos.
III. Diversos modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados na implementação de métodos de Mineração de Dados.
Assinale a alternativa CORRETA.
Julgue o item que se segue, a respeito de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação.
A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados
fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos
objetivos de data mining.
Julgue o item que se segue, acerca de data mining e data warehouse.
O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado
às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de
padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja
executado dentro dos data warehouses.
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