Castro e Ferrari (2016) mencionam que as funcionalidades da ...

Alternativa correta: D - 2 e 3 apenas.

Vamos entender melhor cada uma das funcionalidades mencionadas na questão e justificar a alternativa correta, assim como as alternativas incorretas.

Classificação: a tarefa de classificação é uma atividade supervisionada que visa a predição de valores discretos. Isso significa que, a partir de um conjunto de dados de treino com classes previamente conhecidas, o modelo aprende a classificar novos dados em uma das categorias predefinidas. Um exemplo clássico seria a classificação de emails como "spam" ou "não spam".

Regressão (ou estimação): a regressão também é uma tarefa supervisionada, mas seu objetivo é prever valores contínuos. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em características como tamanho, localização e número de quartos. Este tipo de análise é fundamental para muitas aplicações práticas como previsão de vendas ou análise de tendências econômicas.

Agora, vejamos por que as outras alternativas estão incorretas:

Análise de grupos: esta tarefa, também conhecida como clusterização, é na verdade uma tarefa não supervisionada que separa um conjunto de objetos em grupos (ou clusters) que são semelhantes entre si. A questão menciona erroneamente que é uma tarefa supervisionada, o que torna a alternativa 1 incorreta.

Associação: a tarefa de associação descobre relações entre atributos, mas não se baseia na detecção de anomalias. Em vez disso, identifica padrões frequentes ou regras de associação entre os dados, como a famosa regra "se um cliente compra pão, também compra manteiga". A descrição na questão não está correta, tornando a alternativa 4 incorreta.

Portanto, a alternativa correta é D - 2 e 3 apenas, pois tanto a classificação quanto a regressão são tarefas supervisionadas e são funcionalidades da etapa de mineração de dados.

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Segundo Castro e Ferrari (2016), o termo mineração de dados diz respeito à exploração de uma base de dados por meio de algoritmos para obtenção do conhecimento, em uma alusão à extração de minerais preciosos (conhecimento) em uma mina (base de dados).

Fonte:https://brapci.inf.br/index.php/res/download/52937

Há diversas tarefas de mineração de dados, todavia, as principais são classificação, agrupamento, regressão, clusterização, sumarização, descoberto de sequencias, detecção por desvio e associação. 

Fonte: file:///C:/Users/usu/Downloads/01538256247%20(1).pdf