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Questões de Concurso sobre Processo de mineração
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Em um processo de mineração de texto, a tokenização é o processo de dividir textos longos em palavras individuais, removendo-se espaços e pontuação, para fins de identificação da frequência de termos ou da estrutura de uma frase em um grande volume de documentos.
C
Certo
E
Errado
A mineração de dados é um dos principais componentes do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). Seu objetivo é extrair padrões relevantes, previamente desconhecidos, e potencialmente úteis a partir de grandes volumes de dados.
Sobre a mineração de dados, assinale a afirmativa correta.
A
A mineração de dados consiste exclusivamente na coleta e no armazenamento de dados em data warehouses, não envolvendo análises ou descobertas de padrões.
B
O principal objetivo da mineração de dados é remover informações redundantes antes que elas sejam carregadas em sistemas transacionais.
C
A mineração de dados utiliza técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar padrões e relacionamentos em grandes volumes de dados.
D
A mineração de dados deve ser aplicada somente em bancos de dados estruturados, sendo incompatível com dados não estruturados como texto ou imagens.
E
Diferentemente da análise preditiva, a mineração de dados limita-se a gerar relatórios descritivos previamente definidos por especialistas.
A Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados é o processo de identificar padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis em dados. A sequência CORRETA das etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados é:
A
Criação da base de dados; análise estatística preliminar; seleção dos dados; pré-processamento dos dados; data mining; interpretação e avaliação dos resultados.
B
Seleção dos dados; pré-processamento dos dados; transformação dos dados; data mining, interpretação e avaliação dos resultados.
C
Análise estatística descritiva; interpretação dos dados; data mining.
D
Transformação dos dados; interpretação dos dados; avaliação dos dados; data mining.
E
Pré-processamento dos dados; seleção dos dados para análise; data mining; transformação dos dados.
Data Mining ou Mineração de Dados é o processo de descobrir padrões, correlações e informações úteis em grandes volumes de dados. Sobre as cacaracterísticas da Data Mining, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Uma das principais etapas do processo de Data Mining é a limpeza de dados.
( ) Data Mining pode ser usado apenas em conjuntos de dados estruturados.
( ) Árvore de decisão (decision tree) é uma técnica de aprendizado supervisionado.
A sequência está correta em
A
F, F, F.
B
F, V, F.
C
V, F, V.
D
V, V, V.
Em relação à mineração de dados, assinale a alternativa INCORRETA.
A
A mineração de dados utiliza técnicas de aprendizado de máquina para analisar grandes volumes de dados.
B
A análise de agrupamento (clusterização) é uma técnica de mineração de dados que visa dividir um conjunto de dados em grupos homogêneos.
C
A mineração de dados analisa dados descritivos para identificar sentimentos em conteúdos específicos.
D
A redução de dimensionalidade é uma técnica de mineração de dados usada para reduzir o número de variáveis aleatórias, preservando a variabilidade presente nos dados.
E
As regras de associação na mineração de dados são utilizadas para descobrir relações frequentes entre variáveis em grandes bases de dados.
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Depois de acumular grande volume de dados históricos, os analistas do TRF1 querem descobrir neles padrões que permitam estimar eventos futuros, como quantidade e tipos de novos processos ao longo de intervalos de tempo anuais (por exemplo: pós recesso de final de ano).
Para isso, os Analistas devem implementar:
A
um data mining;
B
chaves primárias;
C
índices compostos;
D
um modelo multidimensional;
E
um banco de dados semiestruturado.
Todos os dias, empresas trabalham com uma enorme quantidade de dados, seja com informações cadastrais, preferências de consumidores, interações em redes sociais e transações com clientes. Quando esses dados são organizados e analisados por metodologias de Data Mining, podem garantir o sucesso das empresas, principalmente na tomada de decisões. Com a utilização das metodologias de mineração, é possível fazer correlações, desvendar tendências e verificar a existência de padrões; dessa forma, consegue-se abstrair o conhecimento necessário para alavancar os negócios e tomar as decisões corretas. Assinale a alternativa que apresenta corretamente uma metodologia para processos de mineração de dados.
A
CRISP-DM
B
PLN
C
DRIN
D
SOAP-JS
Considerando o texto 1, a fase do KDD em que Aline gera os vetores a partir dos textos é chamada de:
A
seleção dos dados;
B
limpeza dos dados;
C
mineração dos dados;
D
transformação dos dados;
E
enriquecimento dos dados.
Sobre o Modelo de Referência Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), avalie as afirmativas a seguir:
I. Após a fase de “Preparação dos dados” ocorre a fase de “Compreensão dos dados”.
II. Durante a fase de “Mineração de Dados” ocorre a aplicação de algoritmos de mineração de dados buscando a extração de padrões.
III. Durante a fase de “Preparação dos Dados”, pode ocorrer a construção de novos atributos a partir de outros já existentes.
Está correto o que se afirma em
A
I, apenas.
B
III, apenas.
C
I e III, apenas.
D
II e III, apenas.
E
I, II e III.
Data mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes e(ou) relacionamentos sistemáticos entre variáveis.
C
Certo
E
Errado
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A mineração de dados é o processo de descoberta de padrões e de outras informações valiosas de grandes conjuntos de dados.
C
Certo
E
Errado
Gerar simulado