SóProvas


ID
2777245
Banca
FCC
Órgão
TCE-RS
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

O modelo de referência CRISP-DM tem seu ciclo de vida estruturado nas seguintes 6 fases:

Alternativas
Comentários
  • LETRA C

    A questão é autoexplicativa, para mais detalhes:

    http://www.ubicity.com.br/blog/saiba-como-explorar-dados-com-o-metodo-crisp-dm/

    Aqui vão outras técnicas de exploração de dados, é bom ficarmos cientes delas.

    https://paulovasconcellos.com.br/crisp-dm-semma-e-kdd-conheça-as-melhores-técnicas-para-exploração-de-dados-560d294547d2

  • Fases do CRISP-DM


    Entender o Negócio: foca em entender o objetivo do projeto a partir

    de uma perspectiva de negócios, definindo um plano preliminar para atingir os objetivos.


    Entender os Dados: recolhimento de dados e inicio de atividades para

    familiarização com os dados, identificando problemas ou conjuntos interessantes.


    Preparação dos Dados: construção do conjunto de dados final a partir

    dos dados iniciais. Normalmente ocorre várias vezes no processo.


    Modelagem: várias técnicas de modelagem são aplicadas, e seus

    parâmetros calibrados para otimização. Assim, é comum retornar à Preparação dos Dados durante essa fase.


    Avaliação: é construído um modelo que parece ter grande qualidade

    de uma perspectiva de análise de dados. No entanto, é necessário verificar se o modelo atinge os objetivos do negócio.


    Implantação: o conhecimento adquirido pelo modelo é

    organizado e apresentado de uma maneira que o cliente possa utilizar.

  • O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é um modelo de referência de mineração de dados que descreve um conjunto de processos para realizar projetos de mineração de dados em uma organização baseado nas melhores práticas utilizadas por profissionais e acadêmicos do ramo.

    É importante destacar que se trata de uma metodologia não proprietária que pode ser aplicada livremente a qualquer projeto independentemente do tamanho ou tipo do negócio. Bem, essa metodologia possui um ciclo de vida não-linear composto por seis fases ou etapas.

    “O Projeto CRISP-DM desenvolveu um modelo de processos de mineração de dados com foco industrial e independente de ferramentas. Partindo dos processos embrionários de descoberta de conhecimento usados atualmente na indústria e respondendo diretamente aos requisitos do usuário, este projeto definiu e validou um processo de mineração de dados aplicável em diversos setores da indústria. Isso tornará grandes projetos de mineração de dados mais rápidos, mais baratos, mais confiáveis e mais gerenciáveis. Até casos de mineração de dados em pequena escala se beneficiarão do uso do CRISP-DM”.

    As fases são:

    (1) Entendimento do Negócio;

    (2) Entendimento dos Dados;

    (3)Preparação dos Dados;

    (4) Modelagem;

    (5) Avaliação; e

    (6) Implantação.

  • CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining),

    Conhecido como Processo Padrão da Indústria para Mineração de dados.

    É um processo que define e padroniza as fases e atividades da Mineração de Dados;

    Consiste de seis fases:

    - Entendimento dos Negócios;

    - Entendimento dos Dados;

    - Preparação dos Dados;

    - Modelagem;

    - Avaliação;

    - Entrega.

    Alternativa: C

  • GAB: C

    IMAGINA UM VENDEDOR DE RUA NO BRÁS. DAÍ UMA PESSOA AVISA PRA ESSE VENDEDOR QUE O RAPA (POLICIA) ESTÁ CHEGANDO PRA APREENDER O PRUDUTO DELE.

    A PESSOA AVISA:

    Ei Ei PM AÍ!

    • ENTENDIMENTO DE NEGOCIO
    • ENTENDIMENTO DE DADOS
    • PREPARACAO
    • MODELAGEM
    • AVALICAO
    • IMPLANTACAO
  • ESPMÃE

    ENTENDIMENTO

    SELEÇÃO DE DADOS

    PREPARAÇÃO

    MODELAGEM

    AVALIAÇÃO

    EXECUÇÃO/IMPLEMENTAÇÃO

  • GAB: C

    É um modelo de processo de mineração de dados (não proprietário) que descreve abordagens comumente usadas por especialistas em mineração de dados para atacar problemas.

    FASES:

    1) Entender o Negócio: foca em entender o objetivo do projeto a partir de uma perspectiva de negócios, definindo um plano preliminar para atingir os objetivos.

    2) Entender os Dados: recolhimento de dados e inicio de atividades para familiarização com os dados, identificando problemas ou conjuntos interessantes.

    3) Preparação dos Dados: construção do conjunto de dados final a partir dos dados iniciais. Normalmente ocorre várias vezes no processo.

    4) Modelagem: várias técnicas de modelagem são aplicadas, e seus parâmetros calibrados para otimização. Assim, é comum retornar à Preparação dos Dados durante essa fase.

    5) Avaliação: é construído um modelo que parece ter grande qualidade de uma perspectiva de análise de dados. No entanto, é necessário verificar se o modelo atinge os objetivos do negócio.

    6) Implantação: o conhecimento adquirido pelo modelo é organizado e apresentado de uma maneira que o cliente possa utilizar.

     

  • CRISP DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining que, trazendo para o português, pode ser entendida como processo padrão da indústria cruzada para mineração de dados. Essa é uma metodologia capaz de transformar os dados da empresa em conhecimento e informações de gerenciamento.

    Quais são as etapas do processo?

    A metodologia CRISP DM define o ciclo de vida do projeto, dividindo-o em seis etapas, que vamos conhecer agora:

    Entendimento do problema

    A primeira coisa a ser feita é entender de fato qual o problema a ser resolvido, buscando todos os detalhes sobre o impacto dele na empresa e quais os objetivos em relação ao trabalho.

    Compreensão dos dados

    Essa etapa consiste em organizar e documentar todos os dados que se encontram disponíveis. É aqui que começa de fato o trabalho de mineração de dados, pois o profissional deve ser capaz de identificar quais são os dados importantes para a resolução do problema.

    Nesse momento, o lado investigativo deve entrar em campo, para que os dados revelem problemas, soluções e tendências dos negócios.

    Preparação dos dados

    Agora que os dados já foram identificados, documentados e analisados, é hora de aplicar a parte técnica de análise deles. Agora, serão preparadas as databases e definidos os formatos e questões técnicas da análise.

    Nessa etapa, é feita a escolha dos dados que serão trabalhados e de como eles serão cruzados para resolver o problema da empresa.

    Modelagem

    É nesta fase que são aplicadas de fato as técnicas de Data Mining, com base nos objetivos identificados no primeiro momento.

    A partir de agora, a mineração de dados pode ser associada a análises preditivas, para que a empresa prepare-se para o futuro, resolvendo a questão principal.

    Como? Os dados minerados podem ser usados para alimentar algoritmos que preveem as tendências dos negócios.

    Avaliação

    Agora, na verdade, entra o que é feito após o trabalho propriamente dito. Trata-se de um momento muito importante, pois é quando serão acompanhados os resultados em relação aos objetivos e também à aplicação dos conhecimentos obtidos com o Data Mining.

    Isso pode ser feito por meio de reuniões, onde os dados e insights são apresentados para os envolvidos nas tomadas de decisão.

    Implementação dos modelos na empresa

    Aqui, é a hora da verdade, onde tudo que foi obtido de conhecimento dos dados são entregues de forma a ser aplicada. A partir disso, podem ser mudados os processos dentro da organização e criados novos produtos — tudo com base em dados, garantindo, assim, o sucesso dos negócios.

  • Em ordem: Compreensão do negócio; Compreensão dos Dados; Preparação dos Dados;

    Modelagem; Avaliação; Implementação. Apesar de alguns nomes um pouco diferentes, essa é a

    opção correta

  • Dica para conquistar a "CRIS" (CRISP/DM):

    NEGÓCIO é o seguinte... (1 etapa: Entendimento do Negócio)

    Vc tem que ter os DADOS da garota, (2 etapa: Entendimento dos Dados)

    PREPARÁ-la para uma surpresa, (3 etapa: Preparação dos Dados)

    Fazer uma massagem MODELADORA nela, (4 etapa: Modelagem)

    AVALIAR que ela ficou louca... (5 etapa: Avaliação)

    IMPLANTAR a .................. nela ! (6 etapa: Implantação)

    FONTE: Algum comentário do qc

  • Letra C

    CRISP-DM (“é um modelo que está incluso na Mineração de dados”)

    ·        Esse modelo define o CICLO DE VIDA do projeto de Mineração de dados (data mining)

    ·        Faz com quem a Mineração de dados seja mais produtiva e eficiente

    Etapas: (“EE.PM.AI”)

    Entendimento do negócio: definir os objetivos, requisitos, e o problema

    Entendimento dos dados: entender e conhecer os dados 

    Processo de limpeza (preparação dos dados): preparar os dados para a modelagem, limpeza de inconsistências e ruídos.

    Modelagem dos dados: aplicação de técnicas de data mining sobre os dados

    Avaliação: realização de testes para validar os dados

    Implementação: execução