Questão 5281240

• Banca: IDIB
• Órgão: Prefeitura de Xinguara - PA
• Ano: 2020
• Provas: IDIB - 2020 - Prefeitura de Xinguara - PA - Analista de Sistemas
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: Data Mining

A mineração de dados, também conhecida como Data Mining, é uma das muitas áreas da computação e tem como objetivo identificar correlações e padrões em um grande conjunto de dados, com o objetivo de prever resultados. A respeito dos conceitos que fazem parte da mineração de dados, analise as afirmativas abaixo.

I. Redes neurais e árvores de decisão são dois conhecidos exemplos de ramificações da mineração de dados.

II. São exemplos de etapas da mineração de dados: exploração de dados, preparação de dados, modelagem e avaliação de implementação.

III. A mineração de dados faz uso de fundamentos pertencentes a outras três grandes áreas de conhecimento, são elas: matemática, estatística e data warehouse.

É correto o que se afirma

• A. apenas em III.
• B. apenas em I e II.
• C. apenas em I e III.
• D. em I, II e III.

Gabarito: B

Comentários

• LETRA B

  1- CORRETA Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los para aprender e melhorar continuamente. Já uma árvore de decisão é um mapa dos possíveis resultados de uma série de escolhas relacionadas.

  2- CORRETA Etapas da mineração de dados: 1-Entender o Negócio; 2- Entender os dados; 3- Preparar os dados( parte mais trabalhosa); 4- Construir um modelo; 5- Testar e Avaliar o modelo; 6- Implantar o modelo na empresa contratante.

  3- ERRADA. A mineração de dados faz uso de fundamentos pertencentes a outras três grandes áreas de conhecimento, são elas: matemática, estatística e BIG DATA. Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos. São dados brutos que serão analisados no modelo CRISP-DM. Já um Data Warehouse é um depósito de dados digitais. O Data WareHouse  é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.

• Uma coisa é dizer que Data Mining e Data Warehouse são a mesma coisa. Não são mesmo. Outra coisa é dizer que podem ser utilizados fundamentos de Data Warehouse para realização de Data Mining. Acho perfeitamente possível, visto que Data Mining utiliza grande quantidade de dados, e o Data Warehouse serve justamente para armazenar e otimizar a consulta em grandes quantidades de dados.

  CESPE - 2014 - TJ-SE - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas

  Acerca de DataMining e de DataWarehouse, julgue o item subsecutivo.

  Um DataWarehouse provê uma excelente base para a realização de DataMining, pois os algoritmos de DataMining demandam grandes quantidades de dados em nível detalhado; o DataMining tira vantagem de bases de dados que estejam integradas e limpas; e a infraestrutura necessária para a criação de um DataWarehouse atende às necessidades das operações de DataMining.

  Gabarito: Certo

• Ué, apesar de não concordar com o gabarito, acredito que o "data wareHouse" não está incluso pois a banca deveria querer grandes áreas de conhecimentos.

  Que seria Matemática, Estatística e Inteligência Artificial

  Seilá vai saber. Mas ainda acho errado o gabarito