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
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.