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Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2025

Banco de DadosData Mining
Código
ce195008
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Recursos Minerais - Especialidade: Tecnologia da Informação - Ciência de Dados
A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue.Para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em determinados conjuntos de dados, como, por exemplo, padrões de consumo, é usado o método de data mining denominado associação.
  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”.

Mineração de dados: regras de associação

✅ CERTO. A afirmação está correta: o método de mineração de dados denominado associação (ou regras de associação) é exatamente o utilizado para identificar padrões de ocorrências repetitivas em conjuntos de dados, como padrões de consumo. Trata-se de uma técnica clássica que descobre relacionamentos entre itens com base na coocorrência, exemplificada pela análise de cestas de compras (ex.: clientes que compram pão também compram manteiga).

O contexto de data mining descreve as regras de associação como uma ferramenta para encontrar relacionamentos interessantes entre variáveis, permitindo identificar grupos de dados que apresentam coocorrência – o que se alinha perfeitamente ao reconhecimento de padrões de consumo repetitivos mencionado no enunciado.

1Objetivo
Identificar padrões de coocorrência
Relacionamentos entre itens
2Exemplo clássico
Análise de cestas de compras
"Quem compra pão, compra manteiga"
3Aplicação
Padrões de consumo
Ocorrências repetitivas
Regras de associação
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Regras de associação: Objetivo (Identificar padrões de coocorrência, Relacionamentos entre itens); Exemplo clássico (Análise de cestas de compras, "Quem compra pão, compra manteiga"); Aplicação (Padrões de consumo, Ocorrências repetitivas)

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