Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2025
Banco de Dados›Data Mining
Código
ce215290
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STM
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação
Em data mining, a técnica de regras de associação é usada para prever valores contínuos com base em atributos independentes, utilizando-se árvores de regressão.
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Data Mining: regras de associação × árvores de regressão
❌ ERRADO. A afirmação confunde duas técnicas distintas de mineração de dados: regras de associação são usadas para descobrir relacionamentos entre itens em transações (ex.: “clientes que compram pão também compram manteiga”), e não para prever valores contínuos. A previsão de valores contínuos é feita por técnicas de regressão, como árvores de regressão. Portanto, o enunciado está incorreto ao atribuir à regra de associação uma finalidade preditiva de valor contínuo.
A banca cobra a distinção entre técnicas descritivas e preditivas. As regras de associação são um exemplo clássico de técnica descritiva: revelam padrões de co-ocorrência sem objetivar uma previsão numérica. Já as árvores de regressão são uma técnica preditiva que particiona o espaço de atributos para estimar um valor numérico (contínuo). O erro central é misturar os dois conceitos.
Técnicas de Data Mining
1Descritivas (padrões)
Regras de associação
Relacionamento entre itens
Ex.: pão → manteiga
2Preditivas (valores)
Regressão
Árvores de regressão
Previsão de valor contínuo
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NÃO CAIA NESSA!
A banca troca o propósito da técnica: a expressão "regras de associação" sugere relacionamento entre variáveis categóricas (itens), mas a frase completa a associa a previsão de valores contínuos e árvores de regressão — que são domínios distintos. Candidatos menos atentos podem achar que "associação" abrange qualquer relação, mas a técnica tem definição própria: busca correlações entre itens em transações (ex.: mercado).