Um analista de tecnologia de informação da
Prefeitura Municipal de Joinville foi designado para
analisar os dados de utilização de diferentes
serviços municipais, como cadastro de
atendimento, solicitações de manutenção urbana e
consultas de informações online. O objetivo é
identificar grupos de áreas da cidade com padrões
de demanda semelhantes, de modo que seja
possível otimizar a alocação de recursos e planejar
ações preventivas de manutenção urbana. Nesse
cenário, para que o analista descubra
agrupamentos naturais de regiões com base em
padrões de comportamento nos dados, o algoritmo
mais adequado é

Question

Um analista de tecnologia de informação da
Prefeitura Municipal de Joinville foi designado para
analisar os dados de utilização de diferentes
serviços municipais, como cadastro de
atendimento, solicitações de manutenção urbana e
consultas de informações online. O objetivo é
identificar grupos de áreas da cidade com padrões
de demanda semelhantes, de modo que seja
possível otimizar a alocação de recursos e planejar
ações preventivas de manutenção urbana. Nesse
cenário, para que o analista descubra
agrupamentos naturais de regiões com base em
padrões de comportamento nos dados, o algoritmo
mais adequado é  Alternativa A: Apriori. Ou Alternativa B: FP-Growth (Frequent Pattern Growth).  Ou Alternativa C: SVR (Support Vector Regression).  Ou Alternativa D: DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise).  Ou Alternativa E: Random Forest.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [D] DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise).  Gabarito: DFundamento decisivo: As expressões “identificar grupos” e “descobrir agrupamentos naturais” indicam uma tarefa de clusterização não supervisionada. Entre as alternativas, apenas o DBSCAN é algoritmo de clustering, o que torna D a única compatível com o enunciado.Tema central: Algoritmos de clusterizaçãoAnálise das alternativasAErradaApriori é algoritmo de mineração de regras de associação e itemsets frequentes. O enunciado não pede descobrir associações entre itens, mas formar grupos de regiões semelhantes; associação não se confunde com clusterização.BErradaFP-Growth também é voltado à mineração de padrões frequentes e regras de associação. Portanto, não atende ao objetivo de agrupar objetos por similaridade para descobrir agrupamentos naturais.CErradaSVR é um método supervisionado de regressão, usado para prever valores contínuos. A tarefa descrita não é prever um valor, mas descobrir grupos sem rótulos, o que elimina essa alternativa.DCertaA alternativa D está correta porque DBSCAN é um algoritmo de clusterização baseado em densidade. Ele é usado para formar grupos de instâncias semelhantes e separar ruído, exatamente o tipo de tarefa pedido quando se quer descobrir agrupamentos naturais em dados sem rótulos prévios.EErradaRandom Forest é técnica supervisionada usada principalmente para classificação e regressão. Como o problema pedido é de aprendizado não supervisionado do tipo clusterização, essa alternativa não corresponde à finalidade do enunciado.Pegadinha da questãoA armadilha era confundir “padrões nos dados” com mineração de padrões frequentes, quando o enunciado pedia “agrupamentos naturais”, isto é, clusterização.Dica para questões semelhantesSe o enunciado falar em identificar grupos, segmentar perfis ou descobrir agrupamentos naturais, procure algoritmo de clusterização.Diferencie a finalidade do algoritmo: associação busca padrões frequentes; regressão prevê valores; classificação/regressão supervisionada usa rótulos; clusterização forma grupos sem rótulos.Em questões comparativas, o decisivo costuma ser a natureza da tarefa pedida, não a popularidade do algoritmo.

🚀 Mais performance?

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Um analista de tecnologia de informação da Prefeitura Munic...

Gabarito comentado

Gabarito: D

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