Assinale a opção correta acerca de datamining.
A letra C está completamente correta. Mineração de texto.
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Formas de mining
• Preditivo - A data mining pode mostrar como certos atributos dos dados irão se comportar no futuro.
• Textual - Processo de obtenção de informação utilizando fontes de dados textuais. Aplicações em classificação automática de textos e busca de agrupamentos.
• Espacial - Processo de descoberta de padrões utilizando bancos de dados espaciais populados por mapas.
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SOBRE A LETRA B:
Conjunto de itens grandes (itemset)
• Conjunto de itens que estejam acima dos limites estabelecidos para o suporte de uma regra de associação.
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Fonte: Itnerante
Aquela questão que não beneficia nem um pouco quem estuda banco de dados com afinco =/
Para a mineração não precisa de um dado estruturado? De modo que uma análise em termos de "big data para o caso seria mais correta?
Letra C
Mineração de texto: trata-se de um meio para encontrar padrões interessantes/úteis em um contexto de informações textuais não estruturadas, combinando com alguma tecnologia de extração e de recuperação da informação, processo de linguagem natural e de sumarização ou indexação de documentos.
MINERAÇÃO DE TEXTO
ENCONTRA RELAÇÕES ENTRE DOCUMENTOS TEXTUAIS NÃO CONECTADOS.
Identifica palavras chave e coexistência de termos em artigos da mesma área e análise de sentimentos em redes sociais.
Gabarito: Alternativa C
Vamos explorar o tema de Data Mining, também conhecido como mineração de dados. Este é um processo de explorar grandes conjuntos de dados em busca de padrões consistentes, como correlações ou combinações, que possam ser transformados em conhecimento útil para a tomada de decisões. Data Mining é uma etapa crucial dentro do KDD (Knowledge Discovery in Databases) que envolve, além da mineração, a seleção, a pré-processamento, a transformação e a interpretação/avaliação dos dados encontrados.
Ao analisarmos as alternativas apresentadas, a Alternativa C é correta porque o Data Mining pode, de fato, ser aplicado em documentos textuais, como páginas da internet. Isso é feito através de técnicas como o processamento de linguagem natural (PLN) e a análise de texto, que permitem extrair informações, padrões e tendências de textos, facilitando a compreensão do conteúdo e a descoberta de conhecimento relevante. Esta técnica é amplamente utilizada em diversas áreas, como marketing, segurança, pesquisa e até mesmo na saúde, para analisar registros de pacientes e literatura médica.
É importante ressaltar que a apresentação dos resultados do processo de mineração de dados não se limita apenas a formas gráficas, como sugere a Alternativa A, mas também pode ocorrer em forma de relatórios, regras de associação, árvores de decisão, entre outros. Já a Alternativa B confunde os conceitos ao misturar classificação, que é uma tarefa de predição de rótulos de classe, com regras de associação, que utilizam o conceito de itemsets em transações. A Alternativa D está incorreta porque uma das vantagens do Data Mining é justamente a capacidade de identificar padrões em grandes quantidades de dados. Por último, a Alternativa E também não é verdadeira, pois em um banco de dados podem ser identificados múltiplos tipos de padrões durante a fase de reconhecimento de padrões.
Portanto, a capacidade de realizar mineração de dados em documentos textuais, como páginas da internet, é uma característica importante do Data Mining que abre um leque de possibilidades para profissionais de várias áreas, reforçando a corretude da Alternativa C.