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Me parece que ele descreveu Sequências: Na sequência os eventos estão ligados ao longo do tempo. Pode-se descobrir, por exemplo, que quando se compra uma casa, em 65% as vezes se adquire uma nova geladeira no período de duas semanas; e que em 45% das vezes, um fogão também é comprado um mês após a compra da residência.
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Complementando o excelente comentário do colega João Silva, regras de associação estão ligadas a descoberta de atributos/objetos que ocorrem juntos em determinado conjunto de dados (https://pt.wikipedia.org/wiki/Regras_de_associa%C3%A7%C3%A3o).
É o clássico exemplo do Walmart em que se descobriu a grande ocorrência de vendas conjuntas de fraldas e cervejas: http://exame.abril.com.br/revista-exame/edicoes/633/noticias/o-que-cerveja-tem-a-ver-com-fraldas-m0053931
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Mineração de dados ou data mining 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.
http://www.joeldebortoli.com/2012/08/data-mining-mineracao-de-dados.html
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Uma regra de associação é um padrão da forma X -> Y (X determina Y), onde X e Y são conjuntos de valores. (Regra da mão esquerda com a direita). Como nosso colega Cleiton Saturno usou de exemplo, o Wallmart com fraldas e cerveja, podemos pensar também na Picanha e o Saco de Carvão.
A ideia é, quando se coloca um conjunto de produtos na mão esquerda, existe um SUPORTE e CONFIANÇA de que já se "saiba" qual conjunto de produtos irá aparecer na mão esquerda.
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A ASSOCIAÇÃO ou Aprendizado de regras procura descobrir RELACIONAMENTOS entre variáveis em grandes bancos de dados.
A CLASSIFICAÇÃO procura identificar a existência de HIERARQUIA em um conjunto pré-existente de eventos ou transações.
obs.: alguns colegas falaram em SEQUÊNCIA, acredito que não seja esse ponto pois aqui se procura uma sequência de ações ou eventos,
não necessariamente haverá hierarquia. Além do mais, uma sequência não deixa de ser uma forma de Associação, o que tornaria a questão correta.
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Mineração de dados ou data mining 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.
http://www.joeldebortoli.com/2012/08/data-mining-mineracao-de-dados.html
A ASSOCIAÇÃO ou Aprendizado de regras procura descobrir RELACIONAMENTOS entre variáveis em grandes bancos de dados.
A CLASSIFICAÇÃO procura identificar a existência de HIERARQUIA em um conjunto pré-existente de eventos ou transações.
obs.: alguns colegas falaram em SEQUÊNCIA, acredito que não seja esse ponto pois aqui se procura uma sequência de ações ou eventos,
não necessariamente haverá hierarquia. Além do mais, uma sequência não deixa de ser uma forma de Associação, o que tornaria a questão correta.
Uma regra de associação é um padrão da forma X -> Y (X determina Y), onde X e Y são conjuntos de valores. (Regra da mão esquerda com a direita). Como nosso colega Cleiton Saturno usou de exemplo, o Wallmart com fraldas e cerveja, podemos pensar também na Picanha e o Saco de Carvão.
Sequências: Na sequência os eventos estão ligados ao longo do tempo. Pode-se descobrir, por exemplo, que quando se compra uma casa, em 65% as vezes se adquire uma nova geladeira no período de duas semanas; e que em 45% das vezes, um fogão também é comprado um mês após a compra da residência.
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As regras de associação tratam da ocorrência em conjunto de diferentes eventos. Tem aquele exemplo bem clássico do Wal-Mart, que descobriu que clientes que compram fraldas em determinado horário também tendem a comprar cerveja. Ou seja, a regra do tipo Fraldas -> Cervejas é uma regra de associação. Só que no caso desse tipo de regra, não existe nenhuma hierarquia entre os dois elementos. Isso quer dizer que não importa se o cliente primeiro coloca no carrinho a fralda e depois a cerveja ou o contrário.
As regras de associação se preocupam somente em verificar quais conjuntos de itens ocorrem em conjunto, sem se preocupar com a ordem em que esses eventos ocorrem ou em estabelecer algum tipo de hierarquia entre eles.
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RESPOSTA: ERRADO
A questão trata de classificação e, não, associação. Vamos revisar: Regras de Associação procuram descobrir relacionamentos entre variáveis em bancos de dados; Classificação procura identificar a existência de hierarquia em um conjunto pré-existente de eventos ou transações. A hierarquia existe na classificação e, não, na associação.
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As regras de associação tratam da ocorrência em conjunto de diferentes eventos. Tem aquele exemplo bem clássico do Wal-Mart, que descobriu que clientes que compram fraldas em determinado horário também tendem a comprar cerveja. Ou seja, a regra do tipo Fraldas -> Cervejas é uma regra de associação. Só que no caso desse tipo de regra, não existe nenhuma hierarquia entre os dois elementos. Isso quer dizer que não importa se o cliente primeiro coloca no carrinho a fralda e depois a cerveja ou o contrário.
As regras de associação se preocupam somente em verificar quais conjuntos de itens ocorrem em conjunto, sem se preocupar com a ordem em que esses eventos ocorrem ou em estabelecer algum tipo de hierarquia entre eles.
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ERRADO
A tarefa de associação é responsável por grande parte das soluções usadas para descoberta de padrões. Utiliza metodologia não supervisionada e busca encontrar relacionamentos significativos entre os itens de dados armazenados [Kantardzic 2003].
O objetivo desta técnica é encontrar em grandes conjuntos dedados tendências que ajudem a compreender padrões . Algoritmos de associação buscam encontrar relações entre os itens, verificando os eventos que ocorrem simultaneamente, possibilitando o entendimento de novos modelos [Serra 2002].
A tarefa de classificação em data mining é uma atividade preditiva que consiste na análise de dados em busca da definição de padrões que descrevem tendências futuras [Motta 2004].
Essa tarefa define um conjunto de modelos (padrões) que podem ser usados para classificar novos objetos. Esses modelos são construídos com base na análise prévia de um conjunto de dados de amostragem, que possuem objetos corretamente classificados [Salvador e Santos 2004].
associação-> relacionamentos/relações -> não há hierarquia ->AP-> Não supervisionado
Clustering/agrupamento-> Não supervisionado{
algoritmos de particionais: partições -> sem hierarquia
Algoritmos hierárquicos:obedecem hierarquias
}
classificação-> classificar-> há hierarquia ->AP-> supervisionado
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Gabarito: Errado
Regras de associação verificam somente a ocorrência em conjuntos, sem se preocupar com a ordem ou hierarquia.
Mais sobre Agrupamentos e Associações:
Clusttering (análise de agrupamentos): descrever dados de acordo com faixa de valores. Não possuem rótulos ou etiquetas prévias. Não supervisionado.
Itemsets são os conjuntos de itens presentes nas regras de associação.
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34.(CESPE / MEC – 2015) O conhecimento obtido no processo de data mining pode ser classificado como uma regra de associação quando, em um conjunto de eventos, há uma hierarquia de tuplas sequenciais.
Comentários:
Nooooope! A questão trata de classificação e, não, associação. Vamos revisar: Regras de Associação procuram descobrir relacionamentos entre variáveis em bancos de dados; Classificação procura identificar a existência de hierarquia em um conjunto pré-existente de eventos ou transações. A hierarquia existe na classificação e, não, na associação.
Gabarito: Errado
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Fonte: literalidade do PDF escrito pelos professores: Diego Carvalho, Raphael Henrique Lacerda, Renato da Costa, Thiago Rodrigues Cavalcanti - Informática p/ Polícia Federal (Agente) Pós-Edital - Aula 22, 2021.
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associação é basicamente comparar uma coisa a outra a fim de buscar uma variável.
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Nishimura fail
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Associação é basicamente o "Se.. então"
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TIPOS DE TÉCNICA
Associação= identificar afinidades existentes entre um conjunto de itens em um dado grupo de registros.
Padrões sequenciais= identificar sequências que ocorrem em determinados registros.
Classificação= Supervisionado- as categorias são definidas antes da análise dos dados. Pode ser utilizada para identificar os atributos de um determinado grupo que fazem a discriminação entre tipos diferentes
Análise de agrupamentos (Clusterização ou análise de aglomerações ou análise de partições) = Não supervisionado - Busca classificar casos (por exemplo, pessoas, coisas, eventos) em grupos ou clusters, de modo que o grau de associação seja forte entre os membros do mesmo cluster e fraco entre os membros de diferentes clusters
Predição= Busca descrever a natureza de ocorrências futuras de certos eventos com base nos acontecimentos passados, pois leva em consideração as experiências, opiniões e outras informações relevantes na condução da previsão. Dependendo da natureza da predição, podemos falar em classificação ou regressão
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Regras de associação são regras do tipo X->Y que indicam a probabilidade de dois eventos ocorrerem em conjunto. O exemplo clássico é o dos clientes de um supermercado que compram fraldas e também compram cervejas.
Classificação envolve descrever os dados em função de algumas classes predeterminadas. É utilizado um conjunto de treinamento e envolve aprendizado supervisionado.
Análise de agrupamentos (Clusterização) é um exemplo de aprendizado não supervisionado. Envolve a divisão dos dados em grupos semelhantes entre si e diferentes dos demais.
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Questão misturou a classificação com a associação. Uma hierarquia está
relacionada às tarefas de classificação e não de associação.
A Associação (ou aprendizagem de regras) visa descobrir
relacionamentos entre variáveis em grandes bancos de dados. Dito de outro
modo, as regras de associação correlacionam a presença de um item com uma
faixa de valores para um conjunto de variáveis diverso.
Gabarito: Errado.
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Nooooope! A questão trata de classificação e, não, associação. Vamos revisar: Regras de Associação procuram descobrir relacionamentos entre variáveis em bancos de dados; Classificação procura identificar a existência de hierarquia em um conjunto pré-existente de eventos ou transações. A hierarquia existe na classificação e, não, na associação.
FONTE: Prof. Diego,