Com relação a data mining e data warehouse, julgue o item qu...

Gabarito: C - certo

Ao abordar o data mining (mineração de dados), estamos falando sobre o processo de explorar grandes conjuntos de dados para encontrar padrões consistentes e/ou relações sistemáticas entre variáveis, com o objetivo de extrair informações úteis ou conhecimento. Dentro deste contexto, uma técnica muito utilizada é o agrupamento (ou clustering), onde se busca segmentar um conjunto de dados em subconjuntos (grupos) de modo que os dados em cada grupo compartilhem características similares entre si e sejam distintos dos outros grupos.

Este método é extremamente útil para entender melhor os dados e descobrir insights que podem não ser evidentes em uma análise superficial. Por exemplo, em um conjunto de dados de consumidores, o agrupamento pode ajudar a identificar segmentos de clientes com comportamentos de compra semelhantes. Isso está diretamente relacionado à ideia de descoberta de conhecimento em bases de dados, pois a partir desses grupos é possível desenvolver estratégias de marketing direcionadas ou até mesmo personalizar produtos e serviços.

Assim, a afirmativa de que agrupar registros em grupos de modo que os registros dentro de um grupo sejam semelhantes entre si e diferentes dos registros em outros grupos descreve um conhecimento que pode ser descoberto durante processos de mineração de dados está correta. Essa estratégia é um dos pilares do data mining, e entender essa técnica é fundamental para quem trabalha com análise de dados e deseja extrair o máximo de valor das informações disponíveis.

Se analisarmos a descrição acima temos uma definição da tarefa de agrupamento ou clustering. A clusterização é a classificação não-supervisionada de dados, formando agrupamentos ou clusters. Ela representa uma das principais etapas do processo de análise de dados denominada análise de clusters. A análise de clusters envolve, portanto, a organização de um conjunto de padrões (usualmente representados na forma de vetores de atributos ou pontos em um espaço multidimensional – espaço de atributos) em clusters, de acordo comalguma medida de similaridade. De forma intuitiva, padrões pertencentes a um dado cluster devem ser mais “similares” entre si do que em relação a padrões pertencentes a outros clusters.

Vejam, portanto, que a alternativa está correta.

 

Fonte: https://www.estrategiaconcursos.com.br/blog/prova-da-semana-comentario-da-prova-do-sedf-tecnologia-da-informacao-bd-e-bi/

Ele está falando da classificação de dados. Que é uma alternativa para obtenção de conhecimento. O agrupamento de dados similares. CORRETO

Trata-se de Clusterização / Agrupamento de Dados.  

 

Paulo ☕, posso até estar enganado, mas acho que na classificação de dados as classes são predefinidas. No caso da questão, deseja-se agrupar registros em grupos com base em suas similaridades, ou seja, não existem classes predefinidas, como bem explica o comentário do Marco Aguiar.    

associação

classificação

agrupamento

 

2016

Em DataMining, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação para atribuir informação de tipo.

 

2012

Com o uso da classificação como técnica de Data Mining, busca-se a identificação de uma classe por meio de múltiplos atributos. Essa técnica também pode ser usada em conjunto com outras técnicas de mineração de dados.

Certa

 

CORRETO
Agrupamento é uma das tarefas que podem ser realizadas pelos Data Mines. Ela é uma maneira de descrever conhecimento, mas não é a descoberta de conhecimento em si.