Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Data Mining (Mineração de Dados): Etapas, Algoritmos e Modelos (KDD, CRISP-DM, etc.) — CESPE / CEBRASPE 2026
TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialData Mining (Mineração de Dados): Etapas, Algoritmos e Modelos (KDD, CRISP-DM, etc.)
- Código
- ce391448
- Banca
- CESPE / CEBRASPE
- Órgão
- TCE RN
- Ano
- 2026
- Cargo
- AudCE ( )
Julgue o item subsequente, relativo a mineração de dados. Na detecção de anomalias, um ponto é considerado outlier não apenas por ter um valor absoluto extremo, mas também por apresentar um comportamento estatisticamente improvável em relação à distribuição dos demais dados, o que significa que um valor numericamente moderado pode ser uma anomalia, a depender do contexto e da distribuição da variável analisada.
- CCerto
- EErrado