Questão 792445

• Banca: ESAF
• Órgão: Receita Federal
• Ano: 2012
• Provas: ESAF - 2012 - Receita Federal - Analista Tributário da Receita Federal - Prova 2 - Área Informática
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: Data Mining; DW - Data Warehouse

Um data mining inteligente descobre informações em data warehouses onde consultas e relatórios não conseguem revela-las. Ferramentas de data mining encontram padrões em dados e podem até deduzir regras a partir deles. Os métodos usados para identificar padrões em dados são

• A. modelos simples, modelos intermediários e modelos complexos.
• B. modelos simples, modelos físicos e modelos integrados.
• C. modelos híbridos, modelos top-down e modelos bottom-up.
• D. modelos lógicos, modelos físicos e modelos interativos.
• E. modelos básicos, modelos genéricos e modelos complementares.

Gabarito: A

Comentários

• Os três métodos utilizados para se identificar padrões em dados são:
  • Modelos simples (Consultas SQL, OLAP, e raciocínio humano)
  • Modelos intermediários (regressão, árvores de decisão, agrupamento)
  • Modelos complexos (redes neurais, outra indução de regras)
• Apenas para mostrar uma referência, vou repetir o comentário do colega acima. Em [1], temos:
  
  "De acordo com NEMATI e BARKO (apud TURBAN et al., 2009) são usadostrês métodos para identificar padrões em dados:
  
  - Modelos simples (consultas baseadas em SQL, OLAP, raciocíniohumano)
  - Modelos intermediários (regressão, árvores de decisão, agrupamento)
  - Modelos complexos (redes neurais, outra indução de regras)" (Meu grifo)
  
  Referência:
  [1] Data Mining: http://pt.scribd.com/doc/61492282/33/Data-Mining-Mineracao-de-Dados

• Um ambiente de apoio à tomada de decisões, integrando técnicas de data mining sobre um ambiente de data warehousing, possibilita um grande número de aplicações, que já vêm sendo implementadas em diversos segmentos de negócios, como manufatura, automação de pedido de remessas, varejo, gerenciamento de inventários, financeiro, análise de risco, transporte, gerenciamento de frotas, telecomunicação, análise de chamadas, saúde, análise de resultados, marketing, estabelecimento do perfil dos consumidores, seguros, detecção de fraude, dentre outros.

  Basicamente, são usados 3 métodos para identificar padrões em dados:

  ·         Modelos simples (consultas baseadas em SQL, raciocínio humano);

  ·         Modelos intermediários (regressão, arvores de decisão, agrupamento);

  ·         Modelos complexos (redes neurais, outra indução de regras).

   

  Fonte: www.casadoconcurseiro.com.br

  Professor: Júlio Alves