Questão 3947641

• Banca: FCC
• Órgão: AL-AP
• Ano: 2020
• Provas: FCC - 2020 - AL-AP - Analista Legislativo - Desenvolvedor de Banco de Dados
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: Data Mining

No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:

Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.

Trata-se de uma atividade denominada

• A. sumarização.
• B. descoberta de associações.
• C. classificação.
• D. descoberta de sequências.
• E. previsão de séries temporais.

Gabarito: C

Comentários

• Classificação: são processos que definem agrupamentos de itens em classes, segundo referências estabelecidas. São usados para definir grupos ou classes de elementos, com base em certos parâmetros preestabelecidos. (Barbieri)

  A questão quer classificar os clientes bons pagadores dos clientes que não são bons pagadores.

  Gabarito C.

  .

  At.te

  Foco na missão ❢

• Alguém pode comentar as outras atividades?

• Tarefas da mineração de dados: • DESCRIÇÃO - Descreve como os dados se comportam hoje. - Clusterizacao: encontra grupos de qualidade semelhantes. - Associação: Faz associações para encontrar padrões. ex: vou colocar fraldas ao lado da cerveja para que o pai vá comprar as fraldas e pegue a cerveja assim que vê-la. - análise de desvio: verificar alterações - sumarização: descrever a base de dados (análise sintética) • PREDIÇÃO - Faz previsão com base em dados históricos. - Classificação: classifica os dados em grupos. Ex: baixo, médio e alto risco. - Regressão: olha um comportamento anterior para dizer como será no futuro. Estima-se os valores.

• Falou em classes/grupos pré-estabelecidos, pode olhar com carinho o método de classificação.

•  – Classificação: A técnica de classificação visa o estabelecimento de categorias pré definidas antes da análise dos dados a partir de um conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Constroem-se modelos de classificação a partir de um conjunto de dados de entrada, identificando cada classe por meio de múltiplos atributos e os rotulando/etiquetando – sendo essa técnica possível de ser utilizada com outras técnicas.

  É importante dizer que a classificação é considerada um exemplo de aprendizado supervisionado – isso significa que as classes são pré-definidas antes da análise dos resultados. Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em métodos como separabilidade ou entropia, utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (Support Vector Machines). 

• Classificação pois os grupos são pré definidos (aprendizado supervisionado)