São métodos de mineração de dados que podem ser aplicados à tarefa de Knowledge Discovery in Databases (KDD) de descoberta de associações, EXCETO:

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.

O conceito de Data Mining descreve

As ferramentas e técnicas de mineração de dados (data mining) têm por objetivo

A respeito das técnicas e(ou) métodos de mineração de dados, assinale a opção correta.

O diretor de uma montadora de veículos necessita tomar uma decisão acerca da continuidade ou não de um dos produtos vendidos no Brasil. Para tanto, solicitou um relatório sobre as vendas de carros da marca do último trimestre de 2018, por faixa de preço, região, modelo e cor. Nessa situação, no contexto de análise da informação, o relatório representa

Assinale a opção correta a respeito do CRISP-DM.

Considere o conjunto de dados a seguir, obtido a partir de uma base de dados de transações ocorridas em uma padaria, em uma determinada faixa de tempo. Nesse conjunto, indica-se a ocorrência de um determinado produto em cada transação.

Em mineração de dados, a partir desse conjunto de dados, podem ser geradas regras de associação, as quais buscam conjuntos de itens frequentes que guardam entre si uma relação de causa e efeito. Essas regras são da forma X→Y, onde X é o antecedente da regra, e Y, seu consequente. A menção X,Y indica referência aos dois itens frequentes X e Y. Dois indicadores utilizados para averiguar a eficácia de regras de associação são o suporte e a confiança.

Qual das regras a seguir possui confiança mínima de 80%, dado um suporte mínimo de 30%?

Dois funcionários de uma empresa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos no passado, um registro formado pelo conjunto de informações pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial. Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes. A partir desses dados, os funcionários querem construir um modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique os novos clientes, que serão descritos por registros com o mesmo formato.

A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo

Dentre os algoritmos utilizados em data mining, há um algoritmo que visa o estabelecimento de categorias, a partir do conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Essa descrição corresponde aos algoritmos de

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,

Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica

O agrupamento de dados no processo de data mining procura, em uma massa de dados que caracterizam uma população de indivíduos, grupos semelhantes e diferentes. O algoritmo baseado na teoria dos grafos e que dispensa a definição de protótipos utilizado para segmentar a base de dados em diferentes grupos é denominado

Sistemas do tipo I e do tipo II realizam tarefas diferentes, porém complementares. O tipo I é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas do tipo I não tem a capacidade de realizar inferências indutivas, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, que são uma característica nativa de sistemas do tipo II. Sistemas do tipo I fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Sistemas do tipo II, por outro lado, podem ajudar a detectar tendências, encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em bancos de dados. Os sistemas do tipo II podem encontrar informações ocultas nos dados disponíveis, mas é o gestor quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para a organização.
Os sistemas do tipo I e II são, correta e respectivamente,