Questões sobre Data Mining

Em muitos problemas reais, os dados contêm classes majoritárias e minoritárias. Por exemplo, ao se analisar dados sobre fraudes em bancos, é mais provável que os conjuntos de dados contenham poucos dados de fraude e muitos de não fraude. Ao dividir o conjunto de dados em conjunto de treinamento e conjunto de teste para avaliar um modelo de classificação, qual técnica garante que o conjunto de teste tenha elementos da classe minoritária?

No que diz respeito aos dados estruturados e não estruturados, aos bancos de dados relacionais, ao modelo de referência CRISP-DM e à modelagem preditiva, julgue o item seguinte.  

No início de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), o CRISP-DM recomenda, em relação ao levantamento do hardware existente, que o processo de KDD seja realizado em plataforma com arquitetura não expansível, que forneça suporte e acesso somente à base de dados homogênea. 

Assinale a opção que corresponde a métodos estatísticos que assumem distribuição ou modelo de probabilidade de dados, ou medidas de distância por meio das quais os objetos procurados são substancialmente distantes dos demais utilizados em data mining. 

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item a seguir. 

A análise de cluster em data mining permite, por meio de análise exploratória de dados, ordenar casos em clusters, de modo que o grau de associação seja forte entre os membros do mesmo cluster e fraco entre membros de clusters diferentes.

A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.

Sistemas de data mining viabilizam a extração de novos padrões significativos de informação que não seriam necessariamente encontrados por meio de meras consultas ou processamento de dados ou metadados no data warehouse.