Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando...

Gabarito: C - São corretas apenas as afirmativas 1, 2, 3 e 5.

A mineração de dados é um processo de extrair conhecimento a partir de grandes conjuntos de dados, revelando padrões e insights que podem ser usados para tomada de decisão e predições. Vamos esclarecer por que as afirmativas mencionadas são corretas:

• 1. Regras de Associação: Esta técnica é fundamental na mineração de dados e visa descobrir relações interessantes entre variáveis em grandes bancos de dados. Por exemplo, no contexto de supermercados, pode revelar que clientes que compram pães também tendem a comprar manteiga.
• 2. Hierarquias de classificação: As classificações são usadas para organizar dados em diferentes classes ou categorias. Quando essas categorias são estruturadas em forma de hierarquia, tem-se uma hierarquia de classificação. Isso pode ser visto em uma taxonomia de produtos ou na organização de um sistema de arquivos, por exemplo.
• 3. Padrões sequenciais ou de série temporal: Refere-se à identificação de tendências ou padrões que ocorrem em sequência ao longo do tempo. Em análises financeiras, por exemplo, pode-se descobrir sequências de variações que antecedem flutuações significativas de mercado.
• 5. Agrupamentos e segmentações: O agrupamento é outra técnica essencial de mineração de dados e refere-se a agrupar um conjunto de objetos de tal forma que os objetos no mesmo grupo (ou cluster) são mais semelhantes entre si do que com aqueles em outros grupos. Esta técnica é amplamente usada para segmentar clientes ou mercados e identificar padrões dentro dos dados.

As técnicas de mineração de dados são projetadas para lidar com dados estruturados e para descobrir padrões que podem ser claramente identificados e utilizados. A afirmativa 4, que diz respeito ao conhecimento implícito, emergente e não estruturado, geralmente requer abordagens mais avançadas ou complementares à mineração de dados tradicional, como aprendizado de máquina ou análise de big data, para ser eficazmente descoberto e utilizado.

Portanto, a resposta correta é a alternativa C, que inclui as afirmativas 1, 2, 3 e 5, e exclui a afirmativa 4 que não está alinhada com os tipos de conhecimento que são classicamente descobertos através de técnicas de mineração de dados.

As principais técnicas de mineração de dados, as quais serão apresentadas neste são a Classificação, a Associação e o Agrupamento.

A técnica de mineração de dados conhecida como Classificação possui como objetivo categorizar os dados com base em classes previamente definidas. Por sua vez, a Associação é uma técnica que procura descobrir relacionamentos entre variáveis. Já o Agrupamento é o particionamento de dados em diferentes classes, as quais possuem elementos com características semelhantes.

já as hierarquias de classificação podem ser conceituadas assim: criar hierarquia de classes com base em um conjunto existente de eventos ou transações • Exemplo: dividir a população em categorias, com base em seu histórico de transações de crédito.

Nunca nem vi!

Vamos descartar os mais estranhos

4. Conhecimento implícito, emergente e não estruturado: implicito? isso daria um problema enorme em data mining

Regras de Associação

1. Regras de Associação

2. Hierarquias de classificação

3. Padrões sequenciais ou de série temporal

5. Agrupamentos e segmentações