Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.
Data mining utiliza diversos tipos de padrões e técnicas para descobrir o conhecimento em base de dados. Eles são provenientes, automaticamente, do banco de dados e não há interação manual na descoberta de novos tipos de padrões.
Julgue os itens subsequentes, a respeito de sistemas de suporte à decisão.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.
Em relação às soluções existentes para o problema de tomada de decisão nas organizações, julgue os itens a seguir.
Algumas das principais técnicas utilizadas para a realização de Datamining são: estatística, aprendizado de máquina, datawarehouse e recuperação de informações.
Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.
O Data Mining possibilita descobrir padrões úteis de diferentes formas. Uma delas é por meio de classificação, utilizando-se o algoritmo ID3 que recebe como entrada um conjunto de tuplas para treinamento chamado exemplos e um atributo objetivo, que permite criar árvores de decisão.
Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.
Um Data Mart pode ser considerado, na visão bottom-up, uma reunião de vários Data Mining, desde que estes sejam desenvolvidos em modelos multidimensionais (MDM).
São aspectos motivadores da Mineração de Dados:
A Mineração de Dados é
Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.
Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é avaliado no conjunto de teste. Quanto menor o conjunto de treinamento, maior a variância do modelo; no entanto, se o conjunto de treinamento for grande demais, a precisão estimada calculada a partir do conjunto menor é menos confiável.
No que se refere a data mining e sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.
Identifique, dentre os itens abaixo, os que podem ser utilizadas por processos e sistemas de data mining.
1. Criptografia assíncrona
2. Inteligência artificial
3. Machine learning
4. Estatística
5. Algoritmos genéticos
Assinale a alternativa que indica todos os itens corretos.
No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.
O data mining possibilita analisar dados para obtenção de resultados estatísticos que poderão gerar novas oportunidades ao negócio.
As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas.
As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como
Julgue os itens subsequentes, a respeito de datawarehouse e business intelligence (BI).
A exploração, no sentido de utilizar as informações contidas em um datawarehouse, é conhecida como data mining.
Julgue os itens a seguir, relativos aos sistemas de suporte a decisão.
Um banco de dados pode conter objetos de dados que não sigam o padrão dos dados armazenados. Nos métodos de mineração de dados, esses objetos de dados são tratados como exceção, para que não induzirem a erros na mineração.
Julgue os itens a seguir, a respeito de administração de dados e de administração de banco de dados.
Mineração de dados, em seu conceito pleno, consiste na realização, de forma manual, de sucessivas consultas ao banco de dados com o objetivo de descobrir padrões úteis, mas não necessariamente novos, para auxílio à tomada de decisão.
Mineração de Dados é
No tocante ao data mining, o tipo de informação que é extraída desta ferramenta, em que se pode descobrir, por exemplo, que, quando se compra uma casa, compra-se também uma geladeira, considerando-se que essas compras são realizadas num período de duas semanas, é:
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
Segundo o texto, uma amostra de uma população maior
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
O texto afirma que
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
A mineração de dados tem por objetivo
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
“Sample portions”, conforme empregado no texto, corresponde graficamente a
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
A tradução correta de To address this sort of issue é:
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
A tradução correta de reliable, conforme empregado no texto, é
Atenção: As questões de números 53 a 60 referem-se ao texto abaixo.
A palavra que preenche corretamente a lacuna [CONJUNCTION] é
As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.
O processo de data mining é dirigido pela análise, enquanto o de consulta e relatórios é dirigido pelos dados.
As tecnologias da informação revolucionaram a forma como as organizações funcionam. Sua evolução potencializou a descoberta de novos métodos de trabalho e novas formas de comunicação, reduzindo o custo de atividades e permitindo uma melhor tomada de decisão. Entre as diversas técnicas para análise de dados em data warehouse, estão as consultas e os relatórios, a análise multidimensional e a mineração de dados. Acerca das tecnologias de data warehouse e de data mining, julgue os itens subsequentes.
A análise multidimensional requer um modelo que permite que os dados sejam visualizados sob diferentes perspectivas, ou dimensões.
Acerca de sistemas de apoio à decisão, julgue os itens que se seguem.
Data mining é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, sendo estas convencionais ou não, e que faz uso de técnicas de inteligência artificial.
Com relação aos sistemas de apoio à decisão, julgue os itens seguintes.
A regra de classificação pode ser aplicada de várias formas, sendo uma delas a regressão. A análise de regressão é comumente aplicada quando se tem apenas um único domínio de pesquisa. No entanto, o resultado dessa análise não equivale a uma operação de data mining para a previsão da variável destino.
No âmbito dos algoritmos associados ao mining, se houver um banco de dados com um número potencial pequeno de conjuntos de itens grandes, isto é, uns poucos milhares, então o suporte para todos eles pode ser testado em uma passagem usando a técnica específica de
A data mining apoia o conhecimento indutivo que pode ser representado por
I. Lógica proposicional.
II. Árvores de decisão.
III. Redes neurais.
IV. Redes semânticas.
Está correto o que consta em
Com referência a arquitetura e tecnologias de sistemas de informações, julgue os itens de 71 a 75.
Data mining (mineração de dados) consiste na análise de grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões e regras que possam, por exemplo, ser usados para orientar a tomada de decisões. É o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões.
NÃO é uma técnica no processo de garimpagem de dados utilizada em Data Mining:
O datamining é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura de dados, por exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos escondidos etc. Considerando a figura acima, que mostra as áreas relacionadas ao datamining, assinale a opção incorreta.
Com relação a BI (business inteligence), indicadores da produção, administração da produção, monitoração do ambiente operacional, julgue os próximos itens.
O data mining é um processo utilizado para a extração de dados de grandes repositórios para tomada de decisão, mas sua limitação é não conseguir analisar dados de um data warehouse.
Com o desenvolvimento das tecnologias da informação foi possível realizar a comunicação multi-plataformas aumentando a complexidade do controle dos dados operacionais. Relativos a arquitetura e tecnologias de sistemas de informação, julgue os itens a seguir.
DataMining permite explorar e inferir informação útil a partir de grandes bancos de dados para descobrir relações ocultas entre os dados. Uma das formas é o KDD (knowledge discovery in databases) que utiliza técnicas de inteligência artificial e processadores de texto.
Julgue os itens que se seguem, acerca de data mining e data warehouse.
A data mining apóia a descoberta de regras e padrões em grandes quantidades de dados. Em data mining, um possível foco é a descoberta de regras de associação. Para que uma associação seja de interesse, é necessário avaliar o seu suporte, que se refere à freqüência com a qual a regra ocorre no banco de dados.
Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining.
No datamining, o agrupamento e a classificação funcionam de maneira similar: o agrupamento reconhece os padrões que descrevem o grupo ao qual um item pertence, examinando os itens existentes; a classificação é aplicada quando nenhum grupo foi ainda definido.
