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

Banco de DadosData Mining
Código
ce219030
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRF - 6ª REGIÃO
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Sistemas de Informação
Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.A técnica de clustering (agrupamento), em data mining, é utilizada para classificar dados em categorias predefinidas, facilitando a análise de grandes volumes de dados.
  1. CCerto
  2. EErrado
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Clustering (agrupamento) em Data Mining

ERRADO. A técnica de clustering não classifica dados em categorias predefinidas; ela agrupa dados com base em similaridades, sem conhecimento prévio das classes. Essa descrição corresponde à técnica de classificação (aprendizado supervisionado), que utiliza categorias conhecidas a priori. No clustering (não supervisionado), os grupos são descobertos a partir dos próprios dados.

O enunciado inverte o conceito: ao afirmar que o clustering "classifica dados em categorias predefinidas", confunde as duas tarefas fundamentais de mineração de dados. A classificação constrói um modelo a partir de exemplos rotulados para predizer a classe de novos registros; o clustering, por outro lado, particiona os dados em clusters de elementos semelhantes, sem rótulos prévios.

Técnica

Tipo de Aprendizado

Categorias

Objetivo

Clustering

Não supervisionado

Descobertas a partir dos dados

Agrupar dados por similaridade

Classificação

Supervisionado

Predefinidas (rótulos conhecidos)

Predizer classe de novos registros

Técnicas de data mining
  • 1Supervisionado (rótulos)
    • Classificação
    • Regressão
  • 2Não supervisionado (sem rótulos)
    • Clustering (agrupamento)
    • Associação
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ERRADO.

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