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Questões de Concurso sobre Mineração de Dados (Data Mining)
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A aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser de grande valia para o Auditor. No caso das pesagens, por exemplo, uma ação típica de mining, que é passível de ser tomada com o auxílio de instrumentos preditivos, é
A
quantificar as ocorrências de possíveis pesagens fraudulentas ocorridas durante todo o trimestre que antecede a data da análise, em alguns postos selecionados, mediante parâmetros comparativos preestabelecidos.
B
analisar o percentual de ocorrências das menores permanências de caminhões nos postos, no último ano, em relação ao movimento total.
C
relacionar os postos onde ocorreram, nos últimos seis meses, as menores permanências das empresas suspeitas e informar o escalão superior para a tomada de decisão.
D
realizar uma abordagem surpresa em determinado posto, com probabilidade significativa de constatar ocorrência fraudulenta.
E
reportar ao escalão superior as características gerais das pesagens e permanências de todos os caminhões, nos cinco maiores postos do Estado, no mês que antecede a data de análise.
Na busca de padrões no data mining, é comum a utilização
do aprendizado não supervisionado, em que um agente
externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões
de entrada e seus correspondentes padrões de saída,
comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a
resposta esperada.
C
Certo
E
Errado
O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja executado dentro dos data warehouses.
C
Certo
E
Errado
A
binning
B
escala decimal
C
Min-max
D
penalização hiperbólica
E
z-score
Considerando a teoria de mineração de dados e a tarefa de associação, foram coletadas as seguintes transações relacionadas à venda de frutas:
Assi nale a alternativa que ind ica o percentual correto de confiança para a relação. {mamão} {uva}
A
25 %
B
30 %
C
50 %
D
75 %
E
100 %
No data mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis.
C
Certo
E
Errado
Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados.
C
Certo
E
Errado
“A etapa de Mineração de Dados compreende a busca efetiva por conhecimentos úteis no contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Database), ou Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados. É a principal etapa do processo de KDD.” Acerca de algumas das tarefas do KDD, analise a assertiva a seguir: “compreende a busca por uma função que mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo de valores reais”. Assinale a alternativa que apresenta esta tarefa.
A
Regressão.
B
Classificação.
C
Sumarização.
D
Agrupamento.
Analise as afirmativas a seguir referentes à Mineração de Dados.
I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais necessidades variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será utilizado.
II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de Dados um caso particular, podem ser considerados operadores definidos a partir de pré-condições e efeitos.
III. Diversos modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados na implementação de métodos de Mineração de Dados.
Assinale a alternativa CORRETA.
A
Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
B
Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
C
Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
D
Todas as afirmativas estão corretas.
Agrupar registros em grupos, de modo que os registros em um
grupo sejam semelhantes entre si e diferentes dos registros em
outros grupos é uma maneira de descrever conhecimento
descoberto durante processos de mineração de dados.
C
Certo
E
Errado
A Gestão da Tecnologia da Informação pode ser definida como a administração de software, hardware, bancos de dados e também de pessoas de uma organização, com o foco na melhoria e otimização de processos e procedimentos, redução de custos e busca continua de soluções para a empresa em que o profissional atua. Para auxiliar as empresas na tomada de decisões podem ser utilizados sistemas de informação e estratégias de negócio. Associe a coluna da direita de acordo com o tipo de sistema de informação/estratégia de negócio apresentado na coluna da esquerda.
(1) Enterprise Resource Planning
(2) Data Warehouse
(3) Data Mining
(4) Business Intelligence
(5) Customer Relationship Management
( ) registram, processam e documentam cada fato novo na engrenagem corporativa, distribuindo a informação de maneira clara e segura, em tempo real.
( ) uma estratégia de negócio voltada ao entendimento e à antecipação das necessidades dos clientes atuais e potenciais de uma empresa.
( ) é um conjunto de sistemas que tem como objetivo agregar e estabelecer relações de informação entre todas as áreas de uma empresa, propiciando confiabilidade nos dados, em tempo real.
( ) um ambiente de suporte à decisão que alavanca dados armazenados em diferentes fontes e os organiza e entrega aos tomadores de decisões da empresa independente da plataforma que utilizam ou de sua qualificação técnica.
( ) procura descobrir padrões, tendências e correlações ocultas nos dados, que possam propiciar uma vantagem competitiva estratégica a uma empresa.
Assinale a alternativa que contém a ordem CORRETA de associação, de cima para baixo.
A
4,1,5,2,3
B
5,4,1,3,2
C
5,1,4,2,3
D
4,5,1,2,3
E
4,5,1,3,2
O Data Mining suplementa diversos tipos de técnicas estatísticas com objetivos semelhantes, tais como sistemas de apoio à decisão; análise de dados OLAP e processamento analítico on-line.
C
Certo
E
Errado
Os sistemas de apoio à decisão visam obter informações de alto nível a partir de informações detalhadas armazenadas nos sistemas de processamento de transação.
C
Certo
E
Errado
Durante a fase de entendimento do negócio, busca-se descrever
claramente o problema, fazer a identificação dos dados e
verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são
interdependentes.
C
Certo
E
Errado
Assinale a alternativa que contém as principais fases do processo de Data Minning CRISP-DM.
A
Amostragem; Exploração; Modificação; Modelagem; Execução; Avaliação.
B
Amostragem; Exploração; Modelagem; Modificação; Avaliação; Implementação.
C
Compreensão do negócio; Compreensão dos dados; Preparação dos dados; Modelagem; Avaliação; implementação.
D
Compreensão dos dados; Amostragem; Preparação dos dados; Implementação; Avaliação.
E
Compreensão do negócio; Exploração dos dados; Modificação dos dados; Implementação; Avaliação.
O agrupamento de dados no processo de data mining procura, em
uma massa de dados que caracterizam uma população de
indivíduos, grupos semelhantes e diferentes. O algoritmo baseado
na teoria dos grafos e que dispensa a definição de protótipos
utilizado para segmentar a base de dados em diferentes grupos é
denominado
A
K média
B
K medoides.
C
Apriori.
D
DBSCAN.
E
Árvore geradora mínima.
O Data Mining visa detectar vários tipos de padrões em grandes volumes de dados, resolvendo assim os problemas de organização dos dados de grandes empresas.
C
Certo
E
Errado
Os dados que podem ser modelados, como atributos de dimensão e atributos de medida, são chamados dados tridimensionais.
C
Certo
E
Errado
Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica
A
para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a pr incípio ocultos, importantes à aplicação.
B
para se realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.
C
que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.
D
de compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.
E
de transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.
A respeito de sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.
A
As ferramentas de ETL têm como objetivo efetuar extração, transformação e carga de dados vindos de uma base transacional para um data warehouse (DW). No processo de extração, que é o mais demorado dos três, ocorre a limpeza dos dados, a fim de garantir a qualidade do que será posteriormente carregado na base do DW.
B
Os operadores de navegação drill-down (navegam entre as hierarquias diminuindo o nível do detalhe, por exemplo: município > estado) e roll-up (navegam entre as hierarquias aumentando o nível do detalhe, por exemplo: estado > município) são considerados básicos e estão implementados em todas as ferramentas de OLAP.
C
As bases de dados criadas para atender ao data warehouse (DW) são do modelo relacional (E/R), em que as tabelas representam dados e relacionamentos e são altamente normalizadas.
D
Nos processos de análise de inferência, representados pelo data mining, ocorrem buscas de informação com base em algoritmos que objetivam o reconhecimento de padrões escondidos nos dados e não revelados por outras abordagens.
E
Em uma arquitetura de data warehouse (DW), os dados são coletados das fontes operacionais na fase de extração, trabalhados na fase de transformação (ou staging) e carregados no DW na fase de carga. Quando necessário, um banco de dados temporário, preparatório para a carga no DW, poderá ser criado na fase de extração, com características relacionais.
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