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

Banco de DadosData Mining
Código
ce172705
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 mineração de dados pode ser entendida como um subconjunto da análise de dados, pois é usada para descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados brutos, enquanto o enfoque da análise de dados se encontra no exame dos conjuntos de dados para a obtenção de conclusões precisas.
  1. CCerto
  2. EErrado
Revelar gabarito e comentário

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”.

Mineração de dados vs. Análise de dados

Gabarito: Certo (C). A afirmação está correta. A mineração de dados (data mining) é um subconjunto da análise de dados, voltado especificamente para a descoberta de padrões ocultos em grandes volumes de dados brutos, utilizando técnicas como associação, classificação, agrupamento e previsão. Já a análise de dados, em sentido amplo, abrange a inspeção, limpeza, transformação e modelagem dos dados com o objetivo de extrair conclusões precisas e apoiar a tomada de decisão. Essa distinção é amplamente aceita na literatura e na prática, sendo a mineração de dados uma das etapas ou abordagens dentro do campo da análise de dados.

Conforme o texto de apoio, a mineração de dados "é o processo de explorar dados à procura de padrões consistentes" e busca "descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados", enquanto a análise de dados tem um foco mais amplo, incluindo a verificação de hipóteses e a obtenção de conclusões. Portanto, a afirmativa está correta.

Análise de dados
  • 1Escopo amplo
    • Inspeção
    • Limpeza
    • Transformação
    • Modelagem
    • Conclusões precisas
  • 2Subconjunto: Mineração de dados
    • Padrões ocultos
    • Grandes volumes brutos
    • Técnicas
      • Associação
      • Classificação
      • Agrupamento
      • Previsão
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