Questão de Banco de Dados — Data Mining — FCC 2016
Banco de Dados›Data Mining
Código
fc028165
Banca
FCC
Órgão
AL-MS
Ano
2016
Nível
Médio
Cargo
Técnico de Informática
Um famoso site de vendas sempre envia ao cliente que acabou de comprar um item X, ou o está analisando, a seguinte frase: Pessoas que compraram o item X também compraram o Y. Para isso, o site deve estar aplicando a técnica de Data Mining denominada
Aprofiling.
Bcoocorrência.
Cregressão múltipla.
Dregressão logística.
Eclassificação.
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GabaritoB — coocorrência.
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”.
Data Mining: Técnicas de Associação
Gabarito: letra B. A frase "Pessoas que compraram o item X também compraram o Y" é um exemplo clássico de regra de associação, técnica que identifica coocorrência entre itens em transações (cestas de compras). Não se trata de profiling, regressão ou classificação.
A questão testa o conhecimento sobre as principais finalidades das técnicas de mineração de dados. A descrição do enunciado — recomendar itens com base em compras simultâneas — é a essência da análise de coocorrência (ou regras de associação), amplamente usada em sistemas de recomendação.
Técnicas de Data Mining: Associação (coocorrência) ("Quem comprou X também comprou Y", Métricas: suporte e confiança); Profiling (Perfis de clientes); Regressão múltipla (Variável dependente × independentes); Regressão logística (Classificação binária); Classificação (Rotular instâncias)
Alternativa A — ❌ Incorreta
Profiling refere-se à criação de perfis de clientes (demográficos, comportamentais), não à descoberta de relações entre itens comprados juntos.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Coocorrência (ou regras de associação) busca exatamente identificar itens que aparecem juntos com frequência nas transações. A métrica de suporte (frequência do conjunto) e confiança (probabilidade condicional) fundamentam recomendações como a do enunciado.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Regressão múltipla é técnica estatística para modelar a relação entre uma variável dependente e várias independentes — não se aplica à descoberta de associações entre itens.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Regressão logística é usada para classificação binária (probabilidade de pertencer a uma classe), não para encontrar padrões de compra conjunta.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Classificação atribui instâncias a categorias predefinidas (ex.: cliente bom/mau pagador). O cenário descrito não envolve rotular, mas sim descobrir relacionamentos.
PEGA ESSA DICA!
Na prova, associe a frase "quem comprou X também comprou Y" diretamente a coocorrência/regras de associação. Distratores comuns são técnicas estatísticas (regressão) ou de perfilamento (profiling).