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Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosData Mining
Código
ce172703
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CTI
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Indústria 4.0 e Governo Digital - Área de Atuação: Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes
No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.A modelagem preditiva é a mais profunda para a estimativa de resultados desconhecidos e inclui técnicas de amostra como árvores de decisão, redes neurais, análise de regressão e classificação.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

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”.

Análise e Mineração de Dados

✅ CERTO. A afirmação está correta. A modelagem preditiva é a abordagem que utiliza dados históricos para estimar resultados desconhecidos, e as técnicas mencionadas — árvores de decisão, redes neurais, análise de regressão e classificação — são, de fato, empregadas nesse contexto, sendo exemplos clássicos de métodos preditivos no processo de mineração de dados.

O enunciado causa estranheza ao usar o termo "técnicas de amostra", pois amostragem é uma etapa de preparação dos dados, não uma técnica de modelagem preditiva. No entanto, a banca claramente se referia ao conjunto de técnicas de modelagem preditiva, e a lista está alinhada com a literatura. A modelagem preditiva é considerada uma das formas mais profundas de análise, pois busca prever eventos futuros e não apenas descrever ou diagnosticar padrões (como nas análises descritiva, diagnóstica e prescritiva).

1Objetivo
Estimar resultados desconhecidos
Usar dados históricos
2Técnicas
Árvores de decisão
Redes neurais
Análise de regressão
Classificação
3Níveis de análise
Descritiva (o que aconteceu)
Diagnóstica (por que aconteceu)
Preditiva (o que vai acontecer)
Prescritiva (como agir)
Modelagem preditiva
LEVELsoulevel.com.br
Modelagem preditiva: Objetivo (Estimar resultados desconhecidos, Usar dados históricos); Técnicas (Árvores de decisão, Redes neurais, Análise de regressão, Classificação); Níveis de análise (Descritiva (o que aconteceu), Diagnóstica (por que aconteceu), Preditiva (o que vai acontecer), Prescritiva (como agir))
PEGA ESSA DICA!

O termo "técnicas de amostra" é uma imprecisão; o correto seria "técnicas de modelagem preditiva". Na prova, se a essência do conceito estiver correta, a banca costuma considerar a afirmação como verdadeira, mesmo com pequenas falhas terminológicas.

Conclusão: A afirmação é verdadeira, portanto o item está Certo.

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