Questões de Concurso Sobre data mining em banco de dados

Foram encontradas 451 questões

Q1864995 Banco de Dados
O enriquecimento de dados da etapa de pré-processamento e preparação do data mining tem como objetivo  
Alternativas
Q1863498 Banco de Dados
Em um projeto de data mining, a coleta do dado que será garimpado ocorre no processo de
Alternativas
Q1861927 Banco de Dados
Assinale a alternativa CORRETA sobre o processo de mineração de dados (data mining).
Alternativas
Q1851824 Banco de Dados
Quanto a ferramentas de análise e mineração de texto, julgue o próximo item.
Mineração de texto refere-se ao processo de extração automática de informações relevantes, novas e interessantes. 
Alternativas
Q1851814 Banco de Dados
Julgue o próximo item, a respeito de POSTGRESQL, bancos de dados não relacionais e técnicas para pré-processamento de dados.
O processo de preparação da base de dados consiste em excluir as informações faltantes dos problemas a serem resolvidos e dos algoritmos utilizados.
Alternativas
Q1830893 Banco de Dados
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
Alternativas
Q1809896 Banco de Dados
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.
Alternativas
Q1797821 Banco de Dados
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
Q1793270 Banco de Dados
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
Alternativas
Q1790654 Banco de Dados
O processo de extrair padrões consistentes de uma grande quantidade de dados, gerando introspecções valiosas, é chamado de
Alternativas
Q1771450 Banco de Dados
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: 
Alternativas
Q1760411 Banco de Dados

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

Alternativas
Q1754012 Banco de Dados
Em uma organização, foram elencadas as necessidades a seguir.
I Aplicação de modelo de gerenciamento com base no Six Sigma, de modo a gerenciar as etapas da Mineração de Dados do setor responsável.
II Implantação do processo Sequenciar Atividades, no desenvolvimento do cronograma do projeto, com base no PMBOK.
III Implantação de abordagem ágil em relação à criação do backlog do projeto — lista ordenada de todo o trabalho, apresentado em forma de história.
Tendo como referência essa situação hipotética e a gestão de projetos em ciência de dados, julgue o item a seguir
Para o atendimento à necessidade I, deve-se implantar a CRISP-DM, cujas etapas são Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Aplicação.
Alternativas
Q1753999 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
Em cada iteração na estimação do parâmetro β, o método do gradiente descendente requer n observações da base de treinamento, ao passo que o método do gradiente descendente estocástico utiliza uma observação selecionada aleatoriamente dessa base de treinamento.
Alternativas
Q1753998 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
Entre as condições ideais relativas à função objetivo g(β) para a aplicação do método do gradiente descendente incluem-se convexidade, continuidade e diferenciabilidade.
Alternativas
Q1753996 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
O gradiente descendente em lote é um método probabilístico de otimização no qual, para cada iteração, encontram-se L × n observações geradas mediante amostragem (com reposição) da base de dados de treinamento (em que L representa o número de lotes, com L > 1).
Alternativas
Q1753992 Banco de Dados
No que se refere a técnicas de regressão, técnicas de agrupamento e aprendizado profundo, julgue os item seguinte. 
O modelo de regressão linear é suscetível à multicolinearidade, a qual diz respeito ao fato de o erro da predição permanecer estável, dentro de um intervalo de confiança aceitável, à medida que os valores de entrada mudam.
Alternativas
Q1753987 Banco de Dados
Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
As árvores de decisão apresentam significativa independência dos dados de treinamento, o que garante forte estabilidade dos caminhos em caso de mudanças nos dados.
Alternativas
Q1752783 Banco de Dados
Um data mining revela informações que consultas manuais não poderiam revelar efetivamente. Por exemplo, em data mining, o algoritmo de classificação permite
Alternativas
Q1751742 Banco de Dados
Acerca dos conceitos de mineração de dados, aprendizado de máquina e bigdata, julgue o próximo item.
A análise de clustering é uma tarefa que consiste em agrupar um conjunto de objetos de tal forma que estes, juntos no mesmo grupo, sejam mais semelhantes entre si que em outros grupos.
Alternativas
Respostas
161: E
162: A
163: A
164: C
165: E
166: C
167: B
168: E
169: E
170: E
171: B
172: B
173: E
174: C
175: C
176: E
177: E
178: E
179: B
180: C