SóProvas


ID
5393470
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
PC-DF
Ano
2021
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação a mineração de dados, aprendizado de máquina e aplicações Python, julgue o item a seguir.

A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva da mineração de dados, a qual viabiliza o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes.

Alternativas
Comentários
  • Como explicou o colega acima:

    O correto para manter o sentido da proposição seria : ((~P) ---> Q) ----> R.

     (Se o seu problema não tem solução então nada que voce fizer resolve seu problema) então não é preciso se preocupar com seu problema .

  • Gab: ERRADO

    A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva

    Segundo os profs. no extraoficial = preditiva 

    Bons estudos!

  • Se vai detectar algo que ainda vai acontecer, será PREDITIVA.

    1. JUSTIFICATIVA - ERRADO. A detecção de fraudes é uma das aplicações da técnica “detecção de anomalias” da mineração de dados.
    2. Detecção de anomalia

    1. “A detecção de anomalias pode ser vista como o outro lado do cluster — ou seja, encontrar instâncias de dados que são incomuns e não se enquadram em nenhum padrão estabelecido. A detecção de fraude é um exemplo de detecção de anomalias. Embora a detecção de fraude possa ser vista como um problema para a modelagem preditiva, a relativa raridade de transações fraudulentas e a velocidade com que os criminosos desenvolvem novos tipos de fraude significam que qualquer modelo preditivo provavelmente terá baixa precisão e se tornará rapidamente desatualizado. Assim, a detecção de anomalias se concentra em modelar o que é um comportamento normal para identificar transações incomuns.” Modelagem descritiva

    1. “A modelagem descritiva, ou clustering, também divide os dados em grupos. Com o agrupamento, no entanto, os grupos apropriados não são conhecidos com antecedência; os padrões descobertos pela análise dos dados são usados para determinar os grupos.” 

  • Olá!

    Gabarito: Errado

    Bons estudos!

    -O sucesso é a soma de pequenos esforços repetidos dia após dia.

  • QUESTÃO:

    A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva da mineração de dados, a qual viabiliza o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes.

    GABARITO: ERRADO

    Nesse caso seria a técnica Preditiva.

    Resumo:

    Descritiva: O que está acontecendo?

    Diagnóstica: Por que isso aconteceu?

    Preditiva: O que vai acontecer?

    Prescritiva: O que deve ser feito?

  • Errado

    O método é a PREDITIVA.

    • Análise descritiva: nesse tipo de análise são extraídos pontos especiais de atenção e são explicados de forma a analisar o histórico de determinado tema. A informação mostra tendências e ocorrências que permitem que as partes interessadas analisem os resultados e eventos passados.
    • Análise preditiva: com esse tipo de análise, é possível prever o que acontece com base nos dados históricos. O ponto mais crucial é a qualidade dos dados que temos, para que a previsão seja o mais precisa possível. 
    • Análise prescritiva: com base nos resultados anteriores, os usuários entenderão e tomarão melhores decisões sobre o que precisa ser feito para obter os resultados desejados para o futuro. Isso quer dizer que a análise prescritiva permite efetivamente desenhar recomendações para possíveis situações futuras com base em dados históricos.
  • Mineração de dados (data mining):

    1. Análise descritiva: A informação mostra tendências e ocorrências que permitem que as partes interessadas analisem os resultados e eventos passados.
    2. Análise preditiva: Prever o que acontece com base nos dados históricos.
    3. Análise prescritiva: com base nos resultados anteriores, os usuários entenderão e tomarão melhores decisões sobre o que precisa ser feito para obter os resultados desejados para o futuro.

  • Bom, ao meu ver, há 2 erros na questão.

    1.Dizer que a modelagem descritiva é usada para classificar padrões predefinidos, como muitos disseram aqui.

    2. Dizer que a mineração de dados viabiliza mapeamento rápido e preciso de novas fraudes. Não é rápido, nem preciso como o item afirma.

  • Nada melhor do que a justificativa da própria banca: “A detecção de fraudes é uma das aplicações da técnica “detecção de anomalias” da mineração de dados.

    Detecção de anomalia

    Pode ser vista como o outro lado do cluster — ou seja, encontrar instâncias de dados que são incomuns e não se enquadram em nenhum padrão estabelecido.

    Ex.: detecção de fraude

    Embora a detecção de fraude possa ser vista como um problema para a modelagem preditiva, a relativa raridade de transações fraudulentas e a velocidade com que os criminosos desenvolvem novos tipos de fraude significam que qualquer modelo preditivo provavelmente terá baixa precisão e se tornará rapidamente desatualizado.

    Assim, a detecção de anomalias se concentra em modelar o que é um comportamento normal para identificar transações incomuns.

    Modelagem descritiva = Clustering

    Também divide os dados em grupos.

    Com o agrupamento, no entanto, os grupos apropriados não são conhecidos com antecedência; os padrões descobertos pela análise dos dados são usados para determinar os grupos”.

    De fato, a questão trata de detecção de anomalia e, não, modelagem descritiva.

    O algoritmo identifica que determinado comportamento não se encaixa em nenhum padrão pré-estabelecido.

  • Gabarito ► ERRADO

    Em síntese, ERRO1: Dar a entender que modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes permite o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes. Isso é falso. O CERTO 1: qualquer modelo preditivo tende a ter baixa precisão e se tornará rapidamente desatualizado, por conta da relativa raridade de transações fraudulentas e a velocidade com que os criminosos desenvolvem novos tipos de fraude. ERRO 2: Dar a entender que técnica de modelagem descritiva da mineração de dados lançam mão de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes. Isso é falso. O CERTO 2: Se os grupos apropriados na modelagem descritiva não são conhecidos com antecedência, então não há padrão predefinido, como disse a questão.

    Bons estudos :)

  • A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva da mineração de dados, a qual viabiliza o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes. errado

    Análise preditivaPrever o que acontece com base nos dados históricos

    Bendito serás!!