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

Banco de DadosData Mining
Código
ce125258
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEFAZ-AL
Ano
2021
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal de Finanças e Controle de Arrecadação da Fazenda Estadual
Uma anomalia em um conjunto de dados é sempre o valor resultante de um erro do sistema de coleta de dados.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Anomalias em Conjuntos de Dados

❌ ERRADO. A afirmação de que uma anomalia é sempre resultante de um erro do sistema de coleta de dados é falsa. Anomalias (ou outliers) podem ser geradas por erros, mas também podem representar dados legítimos que se desviam significativamente do padrão esperado, indicando eventos raros, fraudes, falhas em equipamentos ou comportamentos interessantes a serem investigados. No contexto de mineração de dados, anomalias são pontos que não se conformam ao modelo de normalidade dos dados, e sua detecção é uma tarefa importante para identificar insights valiosos, não apenas erros de coleta. Portanto, o uso do termo "sempre" torna a assertiva incorreta.

Anomalias (outliers)
  • 1Causas
    • Erro do sistema de coleta
    • Dados legítimos
      • Eventos raros
      • Fraudes
      • Falhas em equipamentos
      • Comportamentos interessantes
  • 2Definição
    • Desvio do padrão de normalidade
    • Não se conforma ao modelo esperado
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PEGA ESSA DICA!

Em questões de mineração de dados, desconfie de palavras como "sempre", "nunca", "todo" — exceto quando a definição técnica for absoluta. Anomalias podem ter causas diversas: erro de medição, fraude, variação natural, mudança de comportamento, etc. Saber diferenciar é essencial para análise de dados.

❌ ERRADO.

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