Sobre técnicas para pré-processamento de dados, analise as assertivas e assinale a alternativa correta. I. A normalização de dados, no contexto do pré-processamento de dados, é uma técnica que visa reduzir a redundância e a dependência dos dados, organizando-os em tabelas relacionais. II. A técnica de discretização transforma dados contínuos em um número finito de intervalos ou categorias. III. A imputação de dados faltantes pode ser realizada substituindo valores ausentes pela média, mediana ou moda dos dados existentes. IV. A detecção de outliers é um processo que identifica e trata valores que estão fora do padrão normal dos dados, podendo impactar negativamente a análise. Sobre técnicas para pré-processamento de dados, analise as assertivas e assinale a alternativa correta. I. A normalização de dados, no contexto do pré-processamento de dados, é uma técnica que visa reduzir a redundância e a dependência dos dados, organizando-os em tabelas relacionais. II. A técnica de discretização transforma dados contínuos em um número finito de intervalos ou categorias. III. A imputação de dados faltantes pode ser realizada substituindo valores ausentes pela média, mediana ou moda dos dados existentes. IV. A detecção de outliers é um processo que identifica e trata valores que estão fora do padrão normal dos dados, podendo impactar negativamente a análise.

Sobre técnicas para pré-processamento de dados, analise as...

Q3502296

Ano: 2024

Prova: Instituto AOCP - MPE PR - Analista de Tecnologia da Informação - 2024

Sobre técnicas para pré-processamento de dados, analise as assertivas e assinale a alternativa correta.

I. A normalização de dados, no contexto do pré-processamento de dados, é uma técnica que visa reduzir a redundância e a dependência dos dados, organizando-os em tabelas relacionais.

II. A técnica de discretização transforma dados contínuos em um número finito de intervalos ou categorias.

III. A imputação de dados faltantes pode ser realizada substituindo valores ausentes pela média, mediana ou moda dos dados existentes.

IV. A detecção de outliers é um processo que identifica e trata valores que estão fora do padrão normal dos dados, podendo impactar negativamente a análise.

Apenas I está correta.

Apenas I está incorreta.

Apenas II e III estão corretas.

Apenas I e IV estão corretas.

I, II, III e IV estão incorretas.

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