Questões de Concurso

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Q2078033 Banco de Dados

No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

Modelagem e avaliação são algumas das fases do ciclo do CRISP-DM. 

Alternativas
Q2078032 Banco de Dados

No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

A única desvantagem que impede o uso em larga escala do CRISP-DM é o seu alto custo, uma vez que os usuários somente podem utilizá-lo após a aquisição da licença. 

Alternativas
Q2078031 Banco de Dados

No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

O CRISP-DM é uma metodologia abrangente de mineração de dados e um modelo de processo que fornece, para os usuários de data mining (DM), um modelo completo para a realização de um projeto de DM. 

Alternativas
Q2073438 Banco de Dados
Em se tratando de uma modelagem de dados multidimensional, a tabela central é denominada
Alternativas
Q2066826 Banco de Dados
Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lidar com detecção de anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e modelos de Markov escondidos. III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos obter normalidade também por meio de outros tipos de distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski. IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Respostas
166: C
167: E
168: C
169: C
170: D