No modelo de referência CRISP‑DM, a fase que é geralmente e...

Gabarito: B - modelagem.

O tema da questão refere-se ao processo de Data Mining dentro de um modelo de referência bastante conhecido chamado CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Este modelo orienta como deve ocorrer o processo de mineração de dados, dividindo-o em diferentes fases, a fim de transformar dados brutos em conhecimento útil e prático para decisões de negócios.

Na alternativa correta (B), está mencionada a fase de modelagem. Durante a modelagem, experimentos são realizados com diferentes técnicas e algoritmos de mineração de dados. O objetivo é construir um ou mais modelos que possam ser aplicados aos dados para identificar padrões, relações, ou para realizar predições. O processo é iterativo, o que significa que os modelos são ajustados continuamente até que se chegue ao melhor desempenho possível.

O ajuste de parâmetros, mencionado na questão, é fundamental nesta fase, pois é através dele que se busca otimizar o desempenho do modelo. Esses parâmetros podem incluir, por exemplo, a taxa de aprendizagem em algoritmos de machine learning, a quantidade de clusters em um modelo de agrupamento, ou a profundidade de uma árvore de decisão. Estas são apenas algumas das muitas possibilidades de configuração que os analistas de dados ajustam durante o processo de modelagem.

É importante destacar que esse processo de ajuste de modelos é um dos aspectos mais artesanais e especializados em Data Mining, exigindo do analista tanto um entendimento profundo das técnicas utilizadas quanto uma boa visão crítica para interpretar os resultados e decidir sobre os ajustes necessários.

Portanto, a alternativa correta é a B - modelagem, pois é nessa fase do CRISP-DM que se realiza a construção e o ajuste dos modelos de Data Mining, de forma iterativa, visando alcançar uma performance otimizada para os modelos aplicados ao contexto específico do negócio ou problema de pesquisa.

GABARITO LETRA B

MODELAGEM / CONSTRUÇÃO DO MODELO

Fases

(1) Entendimento do Negócio;

(2) Entendimento dos Dados;

(3) Preparação dos Dados;

(4) Modelagem; → construção do modelo

(5) Avaliação; e

(6) Implantação.

Construção do modelo: Busca selecionar e aplicar técnicas de modelagem a um conjunto de dados previamente preparado.

CRISP-DM: É um modelo de processo amplamente utilizado na área de mineração de dados e análise de dados. Ele fornece uma estrutura passo a passo para guiar as organizações através do processo de mineração de dados de maneira sistemática e organizada. O processo de CRISP-DM possuí 6 fases:

1º Entendimento do negócio: Requisitos do projeto são definidos;

2º Entendimento dos dados: Os dados disponíveis são coletados e explorados;

3º Preparação dos dados: Os dados são limpos, transformados e processados;

4º Modelagem: Os modelos de mineração de dados são selecionados;

5º Avaliação: Os modelos são avaliados quanto ao seu desempenho e eficácia;

6º Implantação: Os resultados de análise são incorporados ao ambiente de produção.

GABARITO: ALTERNATIVA B

MODELAGEM: fase que é geralmente executada em várias iterações, nas quais os analistas de dados executam vários modelos, utilizando as configurações padrão, e vão ajustando os parâmetros para valores otimizados.