Questões sobre Data Mining

Julgue o item seguinte, a respeito das estruturas de dados e de bancos de dados e da análise de dados. 
No processo de análise de dados, uma das etapas é a análise exploratória, que visa à identificação de padrões e possíveis tendências. 

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.

No CRISP-DM, a etapa de data understanding inclui a construção e a validação de modelos preditivos, garantindo que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio. 

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.

Julgue o item a seguir, relativo ao modelo CRISP-DM (cross industry standard process for data mining). 

Compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação são as fases do modelo CRISP-DM, e, nesse modelo, as fases devem ser seguidas de maneira estritamente sequencial, sem a possibilidade de iterações ou retrocessos. 

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.

A regressão é o método de data mining usado para prever valores contínuos como, por exemplo, previsão de vendas, preços de ações, identificação de transações fraudulentas, entre outros.