Qual é a técnica que pode ser utilizada para sugerir que aqu...

Alternativa correta: A - Regras de Associação.

A técnica de Regras de Associação é utilizada frequentemente em análises de transações de compras para descobrir relações entre itens. Essa técnica é famosa pela sua aplicação em sistemas de recomendação, como o cenário descrito na questão, onde se busca identificar padrões de compra dos clientes. Por exemplo, se muitos clientes compram os produtos A e B juntos, uma regra de associação pode sugerir que, quando um cliente compra o produto A, também lhe seja recomendado o produto B.

As Regras de Associação utilizam métricas como suporte e confiança para determinar a força e a relevância das associações encontradas. O suporte mede quão frequente uma combinação de itens aparece no conjunto de dados, enquanto a confiança mede quão frequentemente itens B são comprados quando o item A é comprado.

Por que é a alternativa correta? A técnica se encaixa perfeitamente no cenário proposto, pois permite avaliar e sugerir produtos com base no histórico de compras, o qual é um exemplo clássico de aplicação das regras de associação. Portanto, as regras de associação são uma ferramenta poderosa para capturar e sugerir tais relações entre produtos, o que é exatamente o que a questão demanda.

As demais alternativas, embora sejam técnicas valiosas de análise de dados, não são usadas especificamente para sugerir produtos baseados em padrões de compra conjunta:

• B - Agrupamento: Usado para encontrar grupos ou clusters de dados similares sem a necessidade de precedência ou regras de dependência entre os itens.

• C - Regressão Linear: Utilizada para prever valores contínuos e estabelecer uma relação linear entre variáveis dependentes e independentes, não se aplicando ao conceito de associação entre produtos.

• D - Regressão Logística: Empregada para prever a probabilidade de uma variável categórica, com base na relação com outras variáveis, não sendo adequada para encontrar regras de associação entre itens.

• E - Árvores de Decisão: Usadas para classificação e regressão, mas não são projetadas especificamente para detectar padrões de associação como é o caso das regras de associação.

GABARITO: A

As tarefas básicas da mineração de dados, e seus respectivos objetivos principais, são:

• Classificação: predizer a classe de um item;

• Regressão: prever um valor numérico contínuo;

• Associação: encontrar padrões de ocorrências de dados associados;

• Análise de agrupamentos (Clusterização): encontrar grupos nos dados;

• Detecção de anomalias (Detecção de Desvio): encontrar alterações nos dados.