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Gab.: Certo
#Pré-Processamento de Dados:
Os dados brutos são aqueles que ainda não foram processados para o uso e podem conter problemas de incompletude, inconsistência e ruído, os quais futuramente atrapalharão no processo de análise e mineração desses dados.
As principais tarefas de pré-processamento são:
- Limpeza
- Seleção
- Integração
- Redução
- Transformação
- Discretização
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CERTO
O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação dos dados. Trata-se de uma etapa fundamental que precede a realização de análises e predições.
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O pré-processamento de dados é um conjunto de técnicas de mineração de dados usadas para transformar dados brutos em formatos úteis e eficientes.
GABARITO: CORRETO.
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Correto! Técnicas de pré-processamento de dados visam corrigir inconsistências e ruídos, solucionar incompletudes de dados ou mesmo reduzir o volume de dados a ser analisado ou minerado, ao se utilizar técnicas como a agregação de dados. Esse processo pode envolver diferentes tarefas, a depender das características do processo de mineração e do próprio conjunto de dados.
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GABARITO CORRETO
Eu não sei se entendi bem a questão, mas qualquer erro me informem pf.
>> Com o processo de Data Mining (Mineração de Dados) esse está incluído em um processo maior que é A DESCOBERTA DE CONHECIMENTO.
Essa descoberta de conhecimento é realizada através de dados que passam por um processo específico, que abrange: (1) Seleção; (2) Pré-processamento; (3) Transformação; (4) Data Mining; (5) Interpretação e Avaliação
(2) Na segunda etapa de Pré-processamento será a limpeza e o pré-processamento dos dados. Operações básicas incluem a remoção de eventuais erros, coleta de informações, decidir estratégias para lidar com campos de dados ausentes, entre outros.
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pré-processamento-
→ remoção de erros, dados ausentes
→ integração: defined as heterogeneous data from multiple sources combined
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Descoberta de conhecimento (KDD)
1- Seleção -> Seleciona os dados/as variáveis que eu quero analisar
2- Pre-processamento -> Como os dados que eu selecionei são brutos, é preciso fazer uma limpeza, eliminar erros, inconsistências, etc.
3- Transformação -> Aqui vou transformar os dados para poder fazer a mineração.
4- Mineração de dados-> Uso técnicas e algoritmos para descobrir padrões úteis de dados
5- Interpretação e avaliação -> Interpreto o que a mineração me trouxe, dos vários padrões, seleciono os que são úteis para mim.
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correto, entre as características da preparação de dados (pré-processamento ), cujo objetivo é definir metas e incluir conhecimento relevante , para isso é preciso uma limpeza de dados (diminuir variáveis, retirar dados que possam provocar distorções e ruídos)
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GABARITO: CORRETO.
Sim o Pré-Processamento a grosso modo melhora a qualidade dos Dados
PRF 1.499 Vagas disponíveis pra vocês, uma já é minha.
Vamos a luta estamos vivos !!
PRF Brasil...
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BIG DATA
☑ Grande banco de dados.
☑ Engloba todos os tipos de dados.
☑ Dados estruturados ou não estruturados.
☑ Para melhor proveito, usa-se Data Mining e Data Warehouse.
☑ Os dados possuem "5V's":
Volume -> Grande quantidade.
Variedade -> São variados.
Velocidade -> São criados de uma forma extremamente rápida.
Valor -> Devem possuir valor, ou seja, deve agregar conhecimento.
Veracidade -> Devem ser verídicos, verdadeiros.
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Faz o simples que dá certo!
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Crisp-DM é o processo utilizado para realizar projetos de mineração de dados e se baseia nas seguintes fases:
1- Entendimento do negócio
2- Entendimento dos dados
3- Preparação dos dados ou Pré-processamento
4- Modelagem
5- Avaliação
6- Implantação
No caso em questão a questão está falando do Pré-processamento nesta fase ocorre a preparação dos dados para a fase de modelagem. De forma bem simples de falar, essa fase pega os dados brutos, ou seja, dados sem nenhuma organização às vezes faltando ou com erros, organiza-os e melhora a qualidade para a próxima fase.... (obs: Questão muito aprofundada talvez não caia questões desse tipo na PF)
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Pensei que fosse questão de Contabilidade .
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O objetivo das técnicas de pré-processamento de dados é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos.
CERTO
- Dados brutos coletados precisam ser previamente "filtrados" antes de uma análise mais específica;
- O "filtro" refina os dados brutos para que possam estar viáveis para a análise;
- Incompletudes indicam ausências de dados, inconsistências as divergências e ruídos a inadequação;
- O pré-processamento transforma dados possíveis em dados viáveis, após refinar.
"A disciplina é a maior tutora que o sonhador pode ter, pois ela transforma o sonho em realidade."
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Pré-Processamento é a segunda fase de data mining que ocorre à analise de outliers e a limpeza de dados.
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O objetivo das técnicas de pré-processamento de dados é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos.
O processo de Data Mining (Mineração de Dados) está incluído em um processo maior que é A DESCOBERTA DE CONHECIMENTO o qual é realizada através de dados que passam por um processo específico, que abrange as seguintes etapas:
1- Seleção:
Seleciona os dados e as variáveis que se quer analisar
2- Pré-processamento:
Etapa em que é feito uma limpeza para eliminar erros, inconsistências, etc, dos dados brutos.
3- Transformação:
Transformar os dados para poder fazer a mineração.
4- Mineração de dados:
É aplicada técnicas e algoritmos para descobrir padrões úteis de dados
5- Interpretação e avaliação:
Para seleciono os que são úteis
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GABARITO - CERTO
Pré-Processamento --> Limpeza de Dados
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Eu errei ,,, mas pronta para o ataque...cespe
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"Pré-processamento = lapidar o diamante", rsrs
Ouvi isso de algum professor e não esqueci,
O pré-processamento transforma dados possíveis em dados viáveis, após refinar.
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As técnicas de pré-processamento buscam melhorar a qualidade dos dados e, consequentemente, da eficiência e resultados da mineração.
Gabarito certo. ✅
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CERTO
Trata-se da 2 fase do KDD
- Pré-Processamento (limpeza): processo de limpar, corrigir ou remover dados inconsistentes, além de identificar anomalias - outliers.
obs: se a Mineração de dados for feita em um Data Warehouse (sistema de gerenciamento de dados) a etapa de Pré-Processamento já foi feita pelo D.W
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MINERAÇÃO DE DADOS:
⇨ faz parte de um processo maior de descoberta de conhecimento - KDD (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de Conhecimento em BDs)
⇨ processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis
Possui 7 FASES:
⇨Entendimento do domínio da aplicação e identificação do objetivo do processo de KDD;
⇨Seleção: criação de um conjunto-alvo de dados;
⇨ Pré-processamento: limpeza de dados e operações básicas como remoção de ruído, tratamento para a falta de dados etc.;
⇨Transformação: encontrar características úteis para representar os dados, conforme o objetivo definido e realizar a redução ou transformação da dimensionalidade;
⇨ Mineração de dados (data mining): casar os objetivos do processo de KDD com um método particular de mineração de dados e realizar a análise exploratória e seleção de modelo e hipótese, buscando padrões de interesse;
⇨Interpretação: interpretar e avaliar os padrões minerados, podendo retornar a passos anteriores caso seja necessário;
⇨ Agir a partir do conhecimento descoberto.
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AGORA VAI UMA DICA!!!
Para quem vai fazer PF e PCDF o professor Rani Passos do ESTRATEGIA CONCURSOS fez uma mentoria de RETA FINAL voltada nas matérias de Programação Python e R, Banco de Dados, Teoria Geral de Sistemas, Teoria da Informação, Sistemas de Informação, Big Data, Mineração de Dados, entre outros assuntos relacionados a TI (Tecnologia da Informação). Equivalente a 33% das questões no último concurso da PF. Estou fazendo e está me ajudando muito nessa reta final, certamente é decisivo dar um foco nesses assuntos na reta final. Fica a sugestão.
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FORÇA E HONRA, PERTENCEREMOS!!!
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O processo de mineração de dados é dividido em 5 etapas:
- Seleção;
- Pré-processamento;
- Transformação;
- Data Mining;
- Interpretação e avaliação.
Seleção
- Selecionar ou segmentar dados de acordo com critérios definidos.
- Ex: Todas as pessoas que são proprietárias de carros é um subconjunto de dados determinados.
Pré-processamento
- remoção de eventuais erros, coleta de informações, decidir estratégias para lidar com campos de dados ausentes, remover informações desnecessárias etc..
- Ex: O sexo de um paciente gestante.
- Reconfiguração dos dados para assegurar formatos consistentes(identificação).
Transformação
- Transforma-se os dados em formatos utilizáveis. Esta depende da técnica Data Mining usada.
- Ex: rede neural -> converter valor literal em valor numérico.
- Disponibilizar os dados de maneira usável e navegável.
Data Mining
- É a verdadeira extração dos padrões de comportamento dos dados.
- Utilizam-se algoritmos e técnicas para extrair possíveis padrões úteis de dados
Interpretação e Avaliação
- Identificado os padrões pelo sistema, estes são interpretados em conhecimentos, os quais darão suporte a tomada de decisões humanas.
- Ex: Tarefas de previsões e classificações.
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-Esse Processo de DESCOBERTA DE CONHECIMENTO(KDD) possui 5 fases:
(1) Seleção: Selecionar um conjunto de dados – ou se concentrar em um subconjunto de variáveis ou amostras de dados – no qual a descoberta será realizada.
(2) Pré-processamento: Limpeza e o pré-processamento dos dados. Operações básicas incluem a remoção de eventuais erros, coleta de informações, decidir estratégias para lidar com campos de dados ausentes, entre outros.
(3) Transformação: Os dados são transformados e consolidados em formas apropriadas à mineração, sumarizando-os ou agregando-os.
(4) Data Mining: Utilizam-se algoritmos e técnicas para extrair possíveis padrões úteis de dados.
(5) Interpretação e Avaliação: teremos a descoberta de diversos padrões que serão interpretados e avaliados em busca de padrões realmente interessantes e úteis, além de suas possíveis explicações ou interpretações.
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Minimiza-se os erros e informações faltantes com a realização de pré-processamento, mas garantir ausência de inconsistências e ruído é utópico.