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Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Data Mining (Mineração de Dados): Etapas, Algoritmos e Modelos (KDD, CRISP-DM, etc.) — FCC 2025

TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialData Mining (Mineração de Dados): Etapas, Algoritmos e Modelos (KDD, CRISP-DM, etc.)
Código
fc150396
Banca
FCC
Órgão
MPE PI
Ano
2025
Cargo
Ana Min ( )
Um órgão de justiça deseja utilizar técnicas de mineração de dados para aprimorar a análise de processos e a tomada de decisões. A aplicação mais adequada de uma técnica de mineração de dados no contexto específico desse órgão é
  1. ADetecção de Anomalias: O órgão utiliza a detecção de anomalias para identificar processos que seguem o fluxo padrão, a fim de otimizar a alocação de recursos e acelerar a tramitação.
  2. BRegras de Associação: O órgão aplica regras de associação para prever a probabilidade de um processo ser julgado improcedente, com base em atributos como o juiz responsável e o histórico das partes envolvidas, com o objetivo de padronizar decisões judiciais.
  3. CClassificação: O órgão utiliza a classificação para agrupar processos em diferentes categorias com base em seu conteúdo textual, como "crimes financeiros", "disputas de propriedade" e "ações trabalhistas", sem utilizar categorias predefinidas.
  4. DRegras de Associação: O órgão aplica regras de associação para descobrir padrões de correlação entre diferentes variáveis nos processos, como identificar quais crimes são frequentemente cometidos em conjunto, com o objetivo de prever o resultado de um julgamento específico.
  5. EAnálise de Agrupamentos (Clusterização): O órgão emprega a clusterização para identificar grupos de processos semelhantes com base em suas características, como partes envolvidas, tipo de crime e histórico de decisões, a fim de descobrir novas relações entre os dados.
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GabaritoE — Análise de Agrupamentos (Clusterização): O órgão emprega a clusterização para identificar grupos de processos semelhantes com base em suas características, como partes envolvidas, tipo de crime e histórico de decisões, a fim de descobrir novas relações entre os dados.

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