Questões de Concurso
Comentadas sobre data mining em banco de dados
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
A única desvantagem que impede o uso em larga escala do CRISP-DM é o seu alto custo, uma vez que os usuários somente podem utilizá-lo após a aquisição da licença.
No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
O CRISP-DM é uma metodologia abrangente de mineração de dados e um modelo de processo que fornece, para os usuários de data mining (DM), um modelo completo para a realização de um projeto de DM.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lidar com detecção de anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e modelos de Markov escondidos. III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos obter normalidade também por meio de outros tipos de distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski. IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em
O termo data lake é usado para se referir a uma arquitetura em que os dados são armazenados em vários sistemas de armazenamento de dados e em diferentes formatos, inclusive em sistemas de arquivos, mas podem ser consultados em um único sistema.
− Qual formato de data será utilizado: dd/mm/aaaa ou mm/dd/aaaa?
− Os dados advindos das diversas fontes, relativos a um mesmo conteúdo, são compatíveis entre si?
− Os campos binários serão formatados com True e False ou terão que ser convertidos para 1 e 0?
− Após as análises descritivas, a média, a mediana, a moda e a quantidade dos dados estão de acordo com as categorias definidas?
Com base nas questões apresentadas, a equipe está trabalhando na etapa do CRISP-DM denominada
“A tarefa de detecção de anomalias é um caso particular de problema de _____, onde a quantidade de objetos da classe alvo (anomalia) é muito inferior à quantidade de objetos da classe normal e, adicionalmente, o custo da não detecção de uma anomalia (_____) é normalmente muito maior do que identificar um objeto normal como uma anomalia (_____)”
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
( ) Consiste em fixar k centroides de modo quadrático, sendo um para cada novo cluster.
( ) Associa cada indivíduo ao centroide do seu vizinho, obtido pelo cálculo da minimização da soma quadrática das distâncias entre os dados e os centroides mais próximos.
( ) Recalcula os centroides com base nos indivíduos classificados.
As afirmativas são, na ordem apresentada, respectivamente,
Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando técnicas clássicas de mineração de dados?
1. Regras de Associação
2. Hierarquias de classificação
3. Padrões sequenciais ou de série temporal
4. Conhecimento implícito, emergente e não estruturado
5. Agrupamentos e segmentações
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X ∩ Y = Ø. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).
Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.
Leia o fragmento a seguir.
“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
A mineração de dados (Data Mining) envolve um conjunto de algoritmos e ferramentas que são utilizados para a exploração de dados.
Assinale o algoritmo/método usado na extração de regras de associação.
Leia o fragmento a seguir.
“CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário, neutro, documentado e disponível na Internet, sendo amplamente utilizado para descrever o ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados. O modelo é composto por seis fases: 1. entendimento do negócio; 2. _____; 3. _____; 4. Modelagem; 5. _____ ; e 6. implantação”.
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
No início de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), o CRISP-DM recomenda, em relação ao levantamento do hardware existente, que o processo de KDD seja realizado em plataforma com arquitetura não expansível, que forneça suporte e acesso somente à base de dados homogênea.
O uso da mineração de dados permite, por exemplo, que as empresas mais bem planejem a logística de distribuição dos seus produtos, prevendo picos nas vendas.
O modelo de referência CRISP-DM, composto por quatro fases não cíclicas, permite o fluxo unidirecional, ou seja, pode ir e voltar entre as fases.
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