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O Data Mining não produz efeitos no banco transacional. Ele faz uma filtragem (mineração) dos dados deste banco, que resulta numa base nova com dados específicos, pertinentes, não redundantes, que vão então, finalmente, auxiliar a organização a obter a partir daí informações úteis. Por exemplo: Saber que todo mundo que compra cerveja em um supermercado também compra fralda descartável. O supermercado coloca as fraldas perto das cervejas e a venda de fraldas aumenta. Não é o melhor exemplo, mas ilustra bem.
Abraços
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a) Essa é uma propriedade da normalização! A mineração de dados não visa modificar os dados nos bancos de dados transacionais para diminuir redundâncias, mas sim analisar os conjuntos de dados de forma a detectar padrões e relacionamentos ocultos. ERRADA
b) Isso pode ser atingido através da modelagem preditiva. CERTA
c) Os padrões sequenciais podem sim ser identificados e analisados com o auxílio de mineração de dados! CERTA
d) A clusterização é uma técnica adequada para a realização dessa tarefa, pois irá agrupar os clientes que apresentam perfis semelhantes entre si, mas diferentes dos demais. CERTA
e) Bem, como a mineração de dados permite subsidiar a tomada de decisão estratégica, para que esta seja mais eficiente, pode-se dizer que a decisão se torna mais precisa, eliminando desperdícios e maximizando resultados. CERTA
Gabarito: A
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OBJETIVOS do DATA MINING:
P.I.C.O
Previsão: possibilitar a análise de determinados padrões de eventos.
Identificação: conhecer o comportamento de certos atributos no futuro.
Classificação: categorizar perfis individuais ou coletivos de interesse comercial.
Otimização: apoiar a otimização do uso de recursos limitados e/ou maximizar variáveis de resultado para a empresa.
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(a) Errado, esse é o objetivo do processo de normalização – não há nenhuma relação com mineração
de dados; (b) Correto, esse é objetivo de Previsão; (c) Correto, esse é o objetivo de identificação; (d)
Correto, esse é o objetivo de classificação; (e) Correto, esse é o objetivo de Otimização.