Considere o seguinte texto:

O SEBRAE de Alagoas menciona que a análise dos dados é “um raio-X da organização, tanto no ambiente interno, quanto no externo”. Complementa afirmando que “por meio de indicadores que façam sentido para seu negócio é possível avaliar as mais diversas esferas do negócio.” e que a análise de dados extrapola “os limites do setor de Tecnologia da Informação e gera suporte para as áreas de Recursos Humanos, Logística, Vendas, Compras, Marketing, Financeiro e outros.”. Embora a proposta de valor dos dados seja inegável, os dados precisam obedecer a alguns parâmetros básicos de usabilidade e qualidade. Segundo Sharda, Delen e Turban (2019), “nem todos os dados são úteis para todas as tarefas”. Em outras palavras, os dados precisam “corresponder (cumprir com as especificações adequadas) às tarefas para a qual visa ser usado”. Em essência, os dados precisam estar prontos (ou ainda preparados) para o uso em análise de dados.

(SEBRAE ALAGOAS. Importância da análise de dados. Disponível em: https://blog.sebraealagoas.com.br/gestao/importancia-da-analise-de-dados/. Acesso em: 06 mar. 2022; e SHARDA, Ramesh; DELEN, Dursun; TURBAN, Efraim. Business intelligence e análise de dados para a gestão do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2019.)

A respeito da natureza, características e pré-processamento de dados, assinale a alternativa correta.

Considere o seguinte texto:

Castro e Ferrari (2016), na obra Introdução à Mineração de Dados, explicam que uma anomalia (outlier) é um objeto que difere do padrão normal esperado, ou ainda, “um objeto que se diferencia substancialmente de outros objetos da mesma amostra ou grupo”. Os autores mencionam que a detecção de anomalias tem sido usada “há séculos para detectar e, quando apropriado, executar alguma tomada de decisão sobre objetos anômalos da base de dados”. Várias nomenclaturas são usadas quase indistintamente para detecção de anomalias, como detecção de novidades, detecção de ruídos, detecção de desvios, detecção de falhas, detecção de exceções e mineração de exceções.

(CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)

A respeito da análise de anomalias (outliers), assinale a alternativa correta.

Considere o seguinte texto:

As funcionalidades da mineração de dados são usadas para especificar os tipos de informações a serem obtidas nas tarefas de mineração e podem ser classificadas em duas: descritivas e preditivas. Em muitos casos, o usuário não tem ideia do tipo de conhecimento contido nos dados ou como usá-lo para gerar modelos, tornando importante a capacidade das ferramentas de mineração em encontrar diferentes tipos de conhecimento. O tipo de aprendizagem, por sua vez, pode ser supervisionado ou não supervisionado.

(CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)

Sobre as tarefas e métodos de mineração de dados, assinale a alternativa correta.

 Considere o seguinte texto:

Em análise de dados, muitos problemas práticos possuem registros históricos relacionando situações específicas com determinados resultados. Por exemplo, as administradoras de cartões de crédito que possuem registros de transações, incluindo as regulares e as fraudulentas, as montadoras que sabem o histórico de compras de um determinado veículo discriminado por país, estado, cidade e até perfil de cliente, as empresas distribuidoras de canais por assinatura que conseguem relacionar perfil do cliente com os seriados consumidos e vários outros exemplos. Nestas situações nas quais cada registro possui um rótulo de classe ou um valor de saída associado que representa o resultado histórico de registros passados, “o objetivo da análise é, quase invariavelmente, construir um modelo que possa ser usado para predizer qual seria essa saída para novos registros, ou seja, registros cuja classe ou valor de saída são desconhecidos”.

(CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)

A respeito de análise e mineração de dados, assinale a alternativa correta.