Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2021

Mineração de dados: modelagem descritiva vs. preditiva

Gabarito: ❌ ERRADO. A afirmação confunde modelagem descritiva (que busca descobrir novos padrões não conhecidos) com classificação (técnica preditiva que utiliza padrões predefinidos). A detecção de novos tipos de fraudes é tipicamente realizada por técnicas não supervisionadas, como agrupamento ou detecção de anomalias, e não por classificação supervisionada.

Na mineração de dados, as técnicas dividem-se em:

• Descritivas: descrevem padrões existentes de forma compreensível (ex.: agrupamento, associação, sumarização). Não utilizam rótulos prévios.

• Preditivas: preveem valores futuros ou classificam novos dados com base em modelos treinados com dados rotulados (ex.: classificação, regressão).

O enunciado afirma que a modelagem descritiva permite "mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes". Há dois erros centrais:

1. Modelagem descritiva não usa classificação. A classificação é uma técnica preditiva que exige classes predefinidas (rótulos).

2. "Novos tipos" de fraudes pressupõe padrões ainda não conhecidos; a classificação, por depender de padrões predefinidos, não é adequada para detectá-los. O correto seria usar técnicas não supervisionadas, como clustering (agrupamento) ou detecção de anomalias.

Portanto, a assertiva está errada.

❌ ERRADO.