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Como assim gabarito errado ? Não entendi.
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CORRETA
Análises preditivas usam dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro.
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CORRETA
Análises preditivas usam dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro.
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Creio que o erro está em dizer que "ocorre em eventos anteriores" visto que é um dado preditivo.
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Lembre-se: PreDitiva: Mãe Dinah (prever o futuro)
Análises preditivas realizam inferências sobre os dados atuais para fazer previsões sobre os mesmos.
• O objetivo dessas tarefas é prever o valor de um determinado atributo baseado nos valores de outros atributos.
gab:certa
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Correto
Predição
- Busca descrever a natureza de ocorrências futuras de certos eventos com base nos acontecimentos passados
- A predição difere da adivinhação, 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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Meu Deus...Notifiquem!!!!
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O GABARITO ESTÁ CORRETO.
JUSTIFICATIVA:
A análise preditiva trata da análise de possibilidades futuras. A partir da identificação de padrões passados em sua base dados, esse tipo de análise permite aos gestores o mapeamento de possíveis futuros em seus campos de atuação.
A ideia é deixar de tomar decisões baseadas unicamente na intuição, conseguindo estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação. Responde à pergunta “O que vai acontecer?”
Prof Ramon Souza.
LINK DO GABARITO: https://cdn.cebraspe.org.br/concursos/tce_rj_20/arquivos/GAB_PRELIMINAR_MATRIZ_524_TCERJ002__PAG_5.PDF
QUESTÃO 198.
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A técnica de Predição/Previsão busca descrever a natureza de ocorrências futuras de certos eventos com base nos acontecimentos passados; Pode ser:
~> Classificação: técnica supervisionada em que são construídos 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.
~> Regressão: utilização de modelos estatísticos para fazer previsão.
Fonte: estratégia concursos
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Pessoal pra vocês que responderam no dia 20/02 deu como errada, porque para mim hoje dia 24/02 está como certa já, só pra mim entender o que tá acontecendo kkkk
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GABARITO CORRETO
ANÁLISE PREDITIVA: é o mais indicado para quem precisa prever algum tipo de comportamento ou resultado.
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Análise Descritiva - Foca no Presente
Análise Diagnóstica - Relação de Causa e Consequência
Análise Preditiva - Prever o Futuro
Análise Prescritiva - Busca os Efeitos dos Comportamentos do Futuros
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As técnicas preditivas de mineração de dados visam utilizar dados históricos para aplicar a eventos futuros, desconhecidos. Item certo.
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CERTO.
PREDIÇÃO ~> BUSCA DESCREVER A NATUREZA DE OCORRÊNCIAS FUTURAS DE CERTOS EVENTOS COM BASE NOS ACONTECIMENTOS PASSADO.
FONTE: ESTRATÉGIA CONCURSOS
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Gabarito: CERTO
Lembre-se: PreDitiva: Mãe Dinah (prever o futuro)
TÉCNICAS DE MINERAÇÃO
- Descritiva - presente,decisão imediata. Ex: cruzamento de dados que determina uma pessoa má pagadora
- Diagnostica - causa e consequencia ao longo do tempo. Ex: só ficou ma pagadora pq virou viuva
- Preditiva - prever algum comportamento ou resultado. Ex: quanto estará o valor do dolar ano que vem?
- Prescritiva - prever as consequencias de um acontecimento . Ex: como o dolar afetará a bolsa ?
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A mineração é normalmente aplicada
com o intuito de obter informações que
possibilitem prever situações futuras
O uso bem-sucedido das aplicações de
data mining depende da construção de um
data warehouse.
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"para ser aplicado em situações futuras" isso não seria análise prescritiva??
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Pode ser associado: Um gerente de um banco analisando o contra-cheque de alguém para saber quanto será seu limite. Usou o passado para determinar uma relação futura.
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Tipos de análise de Big Data:
- Análise Descritiva: em vez de focar no futuro, busca trazer uma fotografia do presente, para que decisões de cunho imediato possam ser tomadas com segurança.
- Análise Diagnóstica: foca na relação de causa e consequência percebidas ao longo do tempo, dentro de determinado tema. Assim, a análise diagnóstica funciona baseada na coleta de dados relacionados a um determinado assunto, cruzando informações com o objetivo de entender quais fatos influenciaram o resultado atual.
- Análise Preditiva: o mais indicado para prever algum tipo de comportamento ou resultado.
- Análise Prescritiva: em vez de prever determinado acontecimento, esta análise busca prever as consequências deste acontecimento.
qualquer erro, inbox por favor. Obrigado
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- Tarefa preditiva: tarefas em que é necessário prever algum comportamento ou resultado. Foca no futuro, tentando prever dados.
- Tarefa descritiva: busca a compreensão em tempo real dos acontecimentos já realizados. Organiza os dados obtidos.
- São objetivos da mineração de dados:
• predição;
• identificação;
• classificação;
• otimização.
- ETL (Extract, Transform, and Load): é realizado para a extração, transformação e carregamento dos dados no DW. ETL é uma processo que extrai dados de diferentes fontes os transforma em dados.
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Tarefas de Predição (Preditivas ou de Previsão)
PREDIZER = dizer antecipadamente; prever, profetizar.
• Realizam inferências sobre os dados atuais para fazer previsões sobre os mesmos.
• O objetivo dessas tarefas é prever o valor de um determinado atributo baseado nos valores de outros atributos.
• O atributo a ser previsto é comumente conhecido como a variável dependente ou alvo, enquanto os atributos usados para fazer a previsão são conhecidos como as variáveis independentes ou explicativas.
Fonte: PDF GRAN
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Beloveds, eu errei a questão, pois pensei que fosse prescritiva.
:-(
A diferença entre ela é que a descritiva mostra as consequências. Já a preditiva apresenta o resultado de algum acontecimento passado.
Então, attention!!!
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MODELAGEM PREDITIVA: vai mais fundo na hora de classificar EVENTOS FUTUROS ou estimar resultados desconhecidos — por exemplo, usando escoragem de crédito para determinar a probabilidade de um indivíduo quitar um empréstimo. A modelagem preditiva também ajuda na descoberta de insights para situações como churn de clientes, engajamento em campanhas ou padrões de crédito. Essas técnicas incluem:
Regressão
Uma medida da força da relação entre uma variável dependente e uma série de variáveis independentes.
Redes neurais
Programas de computadores que detectam padrões, fazem previsões e aprendem disso.
Árvores de decisão
Diagramas na forma de árvores em que cada galho representa uma ocorrência provável.
Máquinas de vetores de suporte
Modelos de aprendizagem supervisionada com seus algoritmos de aprendizagem associados.
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(CESPE 2020 ME) Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis. (CERTO)
(CESPE PF 2018) Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas. (CERTO)
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o Análise estatística com o objetivo de verificar a existência de uma relação funcional entre uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes.
o Sumarização: Técnicas que permitem a identificação de uma descrição compacta e inteligível para os dados (ou para um subconjunto dos mesmos).
o Predição: É o processo de predizer um comportamento futuro, baseado em vários valores.
o controle:
o Estimação: É o processo de predizer algum valor, baseado num padrão já conhecido.
- Análise de sequências temporais:
o Sequências de eventos com o objetivo de encontrar sequências que se repetem. Cada sequência será representada por uma linha de tempo com eventos que já ocorreram.
· Fator de Confiança varia de 0 a 1.
· Fator de Correlação varia de -1 a 1.
o É o mais indicado para quem precisa prever algum tipo de comportamento ou resultado.
o Apresenta o resultado de algum acontecimento passado.
o Quando é necessário prever algum comportamento ou resultado. Foca no futuro, tentando prever dados.
o Busca a compreensão em tempo real dos acontecimentos já realizados. Organiza os dados obtidos.
o mostra as consequências
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Associe, preditiva pré de pretérito= futuro.
GAB: CORRETO
Avante-PCDF
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Gabarito: CERTO
Tarefas Preditivas
Realizam inferências sobre dados atuais para fazer previsões sobre eles.
Objetivo: prever o valor de um determinado atributo baseado nos valores de outros atributos.
→ Regressão
→ Classificação
Tarefas Descritivas
Propriedades gerais dos dados em um Banco de Dados.
Objetivo: derivar padrões que resumem os relacionamentos subjacentes nos dados.
→ Clusterização
→ Associação
→ Sumarização
→ Análise de Desvios (Detecção de Anomalias/Desvios)
Fonte: PDF Noções de Mineração de Dados - GRAN Cursos
Não desista! ♥
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CERTO
PREDIÇÃO
- visa descobrir o VALOR FUTURO de um determinado atributo de acordo com experiências anteriores.
ex: Predizer o valor de uma ação na bolsa no mês seguinte.
- Aprendizado Supervisionado (humano treina o algoritmo)
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Na análise preditiva usamos as informações para, a partir da estatística, projetar as probabilidades de ocorrência de eventos futuros.
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Gabarito: Certo
Análise Preditiva: ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões da base de dados. Os métodos usados pela análise preditiva são com dados estatísticos e históricos. O objetivo desse tipo de análise é fazer previsões, tentando relacionar as causas e os efeitos.
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A técnica de Predição/Previsão busca descrever a natureza de ocorrências futuras de certos eventos com base nos acontecimentos passados;
fonte: Estratégia
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Meus amigos do QC, na opinião de vocês, o conteúdo da prova de informática da PF virá elevado com relação à prova de 2018?
O que eu escuto por aí são os professores dizendo pra não se aprofundar, pois o cargo não exige muito aprofundamento, não resolver muitas questões de cargos da área de TI, mas são as que mais existem.
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Análise prescritiva - o que devo fazer?
Análise preditiva - projeçoes de eventos futuros (o que vai acontecer)
Análise descritiva - o que aconteceu
Análise diagnóstica - por que aconteceu?
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GAB.: CERTO
Tipos de análise de Big Data:
- Análise Descritiva = em vez de se focar no futuro, busca trazer uma fotografia do presente, para que decisões de cunho imediato possam ser tomadas com segurança.
- Análise Diagnóstica = o foco está na relação de causas e consequências percebidas ao longo do tempo, dentro de um determinado tema. Assim, a análise diagnóstica funciona baseada na coleta de dados relacionados a um determinado assunto, cruzando informações com o objetivo de entender quais fatores influenciaram o resultado atual.
- Análise Preditiva = é o mais indicado para quem precisa prever algum tipo de comportamento ou resultado.
- Análise Prescritiva = em vez de tentar prever um determinado acontecimento, esta análise busca prever as consequências deste acontecimento.
OUTRAS QUESTÕES DO CESPE SOBRE O ASSUNTO:
(CESPE - Q1221312) Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis. CERTO
(CESPE - 933075) Em um big data, alimentado com os dados de um sítio de comércio eletrônico, são armazenadas informações diversificadas, que consideram a navegação dos usuários, os produtos comprados e outras preferências que o usuário demonstre nos seus acessos.
Dados coletados de redes sociais podem ser armazenados, correlacionados e expostos com o uso de análises preditivas. CERTO
(CESPE - 34915)Especificamente, um data mining onde as tendências são modeladas conforme o tempo, usando dados conhecidos, e as tendências futuras são obtidas com base no modelo possui a forma de mining GAB.: E - preditivo
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Gab: CERTO
Assunto cobrado em 2018/2020/2021 pela banca CESPE!
(2020/CESPE) Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis. Certo
(2021/CESPE/TCE-RJ) Na mineração de dados preditiva, ocorre a geração de um conhecimento obtido de experiências anteriores para ser aplicado em situações futuras. Certo
(2018/CESPE/PF) Situação hipotética: Na ação de obtenção de informações por meio de aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Assertiva: Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação. Certo
São tarefas da mineração de dados:
Preditivas - tem como objetivo PREDIZER o valor de um atributo particular baseado nos valores de outro atributo (futuro)
Descritivas - tem como objetivo DERIVAR PADRÕES como correlações, tendências, grupos, trajetórias e anomalias, as quais sumarizam as relações subjacentes nos dados
Tipos de aprendizado:
Supervisionado - o modelo aprende a partir de resultados PRÉ-DEFINIDOS utilizando valores PASSADOS da varável-alvo para APRENDER quais devem ser seus resultados de SAÍDA
Não-supervisionado - Não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para aprender. Para fazer a separação são usados atributos COMUNS entre os elementos
Foco, força e fé! Desistir, jamais! Bons estudos!
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Se você levar em conta que as questões são multidisciplinares e, por consequência, considerar e aplicar os conceitos da Teoria da Informação para julgar a assertiva, você erra, pois o processo de data mining, a rigor, produz, por meio de descoberta de padrões geralmente ocultos, informação, e não conhecimento, sendo este o resultado de uma necessária atuação humana acerca das informações (já) geradas no processo de mineração de dados.
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Confesso que errei porque ao ter pensando em novos dados é necessário refazer o modelo... um modelo só funciona com após a modelagem feita. Mas pensando que o objetivo de toda regressão é fazer previsões fazer sentidos...
Dica: As vezes pensar demais não é bom :)