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A letra C é a menos errada. A ETL é parte fundamental do processo, ignorada na redação original fornecida. Creio que ficaria correta com da seguinte forma:
É possível realizar mineração de dados a partir de documentos textuais como, por exemplo, uma página da Internet.
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A letra C está completamente correta. Mineração de texto.
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Formas de mining
• Preditivo - A data mining pode mostrar como certos atributos dos dados irão se comportar no futuro.
• Textual - Processo de obtenção de informação utilizando fontes de dados textuais. Aplicações em classificação automática de textos e busca de agrupamentos.
• Espacial - Processo de descoberta de padrões utilizando bancos de dados espaciais populados por mapas.
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SOBRE A LETRA B:
Conjunto de itens grandes (itemset)
• Conjunto de itens que estejam acima dos limites estabelecidos para o suporte de uma regra de associação.
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Fonte: Itnerante
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a) Nada disso. A informação obtida pode ser representada em relatórios, em gráficos ou em qualquer maneira que o responsável pela análise julgue pertinente. ERRADA
b) Os itemsets são os conjuntos de itens presentes nas regras de associação. Não tem nada a ver com classificação. ERRADA
c) Essa alternativa está falando de text mining. Uma página da internet que contenha textos pode sim ser alvo desse tipo de técnica. CERTA
d) Na verdade a mineração de dados é mais voltada a grandes quantidades de dados, já que a probabilidade de conterem padrões ocultos úteis vai se tornando maior a medida que o conjunto cresce. ERRADA
e) Não existe tal restrição. Em um processo de mineração podem ser verificados diversos padrões em um banco de dados. ERRADA
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Aquela questão que não beneficia nem um pouco quem estuda banco de dados com afinco =/
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Para a mineração não precisa de um dado estruturado? De modo que uma análise em termos de "big data para o caso seria mais correta?
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Letra C
Mineração de texto: trata-se de um meio para encontrar padrões interessantes/úteis em um contexto de informações textuais não estruturadas, combinando com alguma tecnologia de extração e de recuperação da informação, processo de linguagem natural e de sumarização ou indexação de documentos.
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MINERAÇÃO DE TEXTO
ENCONTRA RELAÇÕES ENTRE DOCUMENTOS TEXTUAIS NÃO CONECTADOS.
Identifica palavras chave e coexistência de termos em artigos da mesma área e análise de sentimentos em redes sociais.