Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

No CRISP-DM, a fase que se caracteriza pelas tarefas de limpar, construir, integrar e formatar os dados é a de

O enriquecimento de dados da etapa de pré-processamento e preparação do data mining tem como objetivo  

Em um projeto de data mining, a coleta do dado que será garimpado ocorre no processo de

Assinale a alternativa CORRETA sobre o processo de mineração de dados (data mining).

Um banco decidiu realizar uma ação de marketing de um novo produto. Buscando apoiar essa ação, a área de TI decidiu estabelecer um mecanismo para identificar quais clientes estariam mais inclinados a adquirir esse produto. Esse mecanismo partia de uma base histórica de clientes que receberam a oferta do produto, e tinha várias colunas com dados sobre os clientes e a oferta, além de uma coluna registrando se eles haviam efetuado ou não a compra do tal produto. Para isso, decidiram ser mais adequado usar um processo de mineração de dados baseado na noção de

Maria está preparando um relatório sobre as empresas de serviços de um município, de modo a identificar e estudar o porte dessas empresas com vistas ao estabelecimento de políticas públicas e previsões de arrecadação. Maria pretende criar nove grupos de empresas, de acordo com os valores de faturamento, e recorreu às técnicas usualmente empregadas em procedimentos de data mining para estabelecer as faixas de valores de cada grupo. Assinale a opção que apresenta a técnica diretamente aplicável a esse tipo de classificação.

O processo que emprega técnicas estatísticas, matemáticas e de inteligência artificial, para extrair e identificar informações úteis, conhecimentos e padrões na forma de regra de negócio, a partir de vastos conjuntos de dados, denomina-se

O processo de extrair padrões consistentes de uma grande quantidade de dados, gerando introspecções valiosas, é chamado de

No que diz respeito à mineração de dados, Data Mining é um processo para explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, visando transformar dados em informações úteis, e que utiliza diversas técnicas de análise e mineração de dados, das quais três são caracterizadas a seguir.
I. É direcionada ao agrupamento de dados, com base em um critério de identificação de dados semelhantes, fundamental para a seleção de grupos e posterior geração de insights. II. São utilizadas com mais frequência nos estágios iniciais do processo de Data Mining que servem para modelar relações entre os dados que entram e saem do processo de mineração. Por meio do uso de algoritmos, podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los e, com o tempo, aprender e melhorar continuamente. III. É uma ferramenta para ajudar uma pessoa, ou um grupo de pessoas, a tomarem uma decisão ao visualizar as suas ramificações e consequências. É uma ferramenta de suporte bastante útil para orientar discussões e guiar um grupo na resolução de um problema ou, até mesmo, na elaboração de um plano de ação. É de fácil interpretação dos dados e mostra o caminho a ser percorrido para alcançar determinado objetivo.
Essas técnicas em I, II e III, são conhecidas, respectivamente, como: 

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