Alternativa correta: B - determinação das metas de mineração de dados

1. Tema central e relevância

A questão aborda a metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), amplamente utilizada em projetos de mineração e ciência de dados. Entender as fases do CRISP-DM e suas tarefas é fundamental para gestores de projetos e profissionais de análise de dados, especialmente em concursos públicos com foco em gestão de projetos e inovação tecnológica.

2. Resumo teórico

O CRISP-DM é dividido em seis fases principais:

• Compreensão do negócio (Business Understanding): definição de objetivos, requisitos e critérios de sucesso a partir do contexto empresarial.
• Compreensão dos dados
• Preparação dos dados
• Modelagem
• Avaliação
• Implantação

Na faze de Compreensão do Negócio, o foco está em entender os objetivos da organização e traduzir esses objetivos em metas de mineração de dados. (Fonte: CRISP-DM 1.0, Chapman et al., 2000).

3. Justificativa da alternativa correta

B - determinação das metas de mineração de dados: Esta alternativa corresponde exatamente ao objetivo da fase de Compreensão Empresarial. É nela que a equipe transforma objetivos estratégicos em metas específicas para a mineração de dados – por exemplo, aumentar vendas ou identificar padrões de compra.

4. Análise das alternativas incorretas

A - coleta dos dados iniciais do projeto: Esta tarefa pertence à fase de Compreensão dos Dados, não à compreensão empresarial.

C - integração e criação de novos conjuntos de dados: Relaciona-se à fase de Preparação dos Dados, onde se trabalha na consolidação e limpeza das informações.

D - geração de um design de treinamento e testes dos dados: Isso ocorre na fase de Modelagem, quando se prepara a divisão dos dados para treinamento dos modelos.

5. Estratégias para interpretação

Uma dica importante é associar cada fase do CRISP-DM às suas tarefas principais. Se o enunciado citar estratégia, metas ou objetivos organizacionais, pense na Compreensão Empresarial. Pegadinhas comuns incluem misturar tarefas de fases diferentes.

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CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Ele tem 6 fases principais:

1. Compreensão do Negócio (Business Understanding)
2. Compreensão dos Dados (Data Understanding)
3. Preparação dos Dados (Data Preparation)
4. Modelagem (Modeling)
5. Avaliação (Evaluation)
6. Implantação (Deployment)

A questão fala que o projeto está na fase de Compreensão Empresarial (Business Understanding).

Nessa fase, as principais atividades são:

• Definir os objetivos do negócio
• Traduzir objetivos do negócio em objetivos de mineração de dados
• Planejar a estratégia do projeto

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia de referência para projetos de mineração de dados e ciência de dados, composta por seis fases:

1. Compreensão do negócio (Business Understanding) – nesta fase, o foco é entender os objetivos e requisitos do negócio e traduzir essas metas em objetivos de mineração de dados. Tarefa típica: determinação das metas de mineração de dados, priorizando objetivos e critérios de sucesso.
2. Compreensão dos dados (Data Understanding) – coleta e exploração dos dados iniciais do projeto.
3. Preparação dos dados (Data Preparation) – integração, limpeza e criação de novos conjuntos de dados.
4. Modelagem (Modeling) – definição de algoritmos, geração de designs de treinamento e teste dos dados.
5. Avaliação (Evaluation) – verificar se o modelo atende aos objetivos do negócio.
6. Implantação (Deployment) – implementação do modelo e acompanhamento de resultados.

Portanto, a tarefa de determinação das metas de mineração de dados é característica da fase de Compreensão Empresarial.

Gabarito: B

Faz um tempão que estudo pra concursos e ainda não havia ouvido falar de CRISP-DM. Vivendo e aprendendo.

CRISP-DM

.

→mineração de dados, análise e ciência de dados

.

FASES PRINCIPAIS:

• Compreensão do negócio

(Business Understanding):

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.

→definição de objetivos, requisitos e critérios de sucesso a partir do contexto empresarial.

.

.

• Compreensão dos dados

• Preparação dos dados

• Modelagem

• Avaliação

• Implantação