Em Business Intelligence, assinale a alternativa que aprese...

Para compreender melhor a questão proposta, é importante ter clareza sobre o contexto de Business Intelligence (BI) e Data Mining. BI envolve a utilização de dados para apoiar a tomada de decisões estratégicas nas organizações. Por sua vez, Data Mining é uma das técnicas usadas para explorar grandes volumes de dados e descobrir padrões significativos ocultos neles.

A questão pergunta sobre a técnica utilizada em Data Mining para identificar padrões ocultos nos dados. A alternativa correta é:

B - Análise de clustering

Justificativa: A Análise de clustering é uma técnica de Data Mining que agrupa um conjunto de objetos de tal forma que os objetos em um mesmo grupo (ou cluster) sejam mais semelhantes entre si do que em relação aos de outros grupos. Esta técnica é especialmente útil para descobrir padrões ocultos e segmentações dentro dos dados, que podem não ser óbvias à primeira vista.

Explicação das Alternativas:

A - Regressão logística: Esta técnica é utilizada para prever o resultado de uma variável dependente categórica com base em uma ou mais variáveis independentes. Não é usada para descobrir padrões ocultos, mas sim para prever resultados binários.

C - Análise de regressão linear simples: Focada em definir a relação linear entre duas variáveis, esta técnica é usada para prever valores de uma variável dependente com base em uma variável independente. Novamente, não é adequada para identificar padrões ocultos como o clustering.

D - Estatísticas descritivas: Esta abordagem fornece um resumo básico dos dados (como média, mediana e desvio padrão), mas não busca extrair padrões complexos ou ocultos, sendo mais uma análise preliminar dos dados.

Estratégia de Resposta: Ao analisar questões como esta, é essencial identificar palavras-chave como "descobrir padrões ocultos" e associá-las com técnicas de Data Mining conhecidas. Lembre-se de que conceitos como clustering são frequentemente usados em BI para segmentação de dados.

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Gabarito: B.

A análise de clustering, também conhecida como análise de agrupamento, é uma técnica usada em data mining (mineração de dados) para organizar um conjunto de dados em grupos ou clusters de acordo com suas similaridades ou características comuns. O objetivo principal é encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados sem a necessidade de informações prévias ou rótulos de classificação.