Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2023
Banco de Dados›Data Mining
Código
fg070552
Banca
FGV
Órgão
SMF-RJ
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Fiscal de Rendas
O fiscal de rendas Renan está explorando a base de dados sobre a situação fiscal de empresas que atuam no Rio de Janeiro, e encontrou os seguintes padrões:• TIPO_EMPRESA ="MEI", RENDA _ANO= "NIVEL A",>QUANTIDADE_SOCIOS=1, SITUACAO_FISCAL="INADIMPLENTE"(suporte = 50%, confiança = 70%)• TIPO_EMPRESA="Simples", RENDA_ANO="NIVEL B"->QUANTIDADE_SOCIOS= 2, SITUACAO_FISCAL="REGULAR"(suporte 30%, confiança = 80%)A técnica de Mineração de dados que Renan aplicou para descobrir elementos que ocorrem em comum dentro de um determinado conjunto de dados foi:
Aanálise de cluster;
Bmodelos preditivos;
Cárvores de decisão;
Dregras de associação;
Etécnicas de amostragem.
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GabaritoD — regras de associação;
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”.
Técnica de Mineração de Dados – Regras de Associação
Gabarito: letra D. Os padrões apresentados no enunciado exibem medidas de suporte e confiança (50%, 70%, 30%, 80%), que são métricas clássicas das regras de associação (association rules). Essa técnica busca identificar coocorrências entre itens em um conjunto de dados, como “se A e B, então C”, exatamente o formato mostrado. O próprio conteúdo de apoio confirma: “A chave para respondermos à questão está nos termos ‘suporte’ e ‘confiança’. Essas são medidas associadas aos algoritmos de regras de associação.”
Alternativa A — ❌ Incorreta
A análise de cluster (agrupamento) visa particionar os dados em grupos homogêneos com base em similaridade, sem usar regras do tipo “se-então” com suporte/confiança.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Modelos preditivos (classificação, regressão) preveem valores futuros ou categorias, mas não geram regras de associação com suporte e confiança como as apresentadas.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Árvores de decisão são modelos de classificação/regressão que produzem regras hierárquicas, porém as medidas de suporte e confiança são próprias de regras de associação, não de árvores.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Regras de associação utilizam suporte (frequência dos itens) e confiança (probabilidade condicional) para descobrir relacionamentos entre variáveis, exatamente como nos padrões descritos (ex.: TIPO_EMPRESA="MEI" e RENDA_ANO="NIVEL A" → SITUACAO_FISCAL="INADIMPLENTE" com suporte 50% e confiança 70%).
Alternativa E — ❌ Incorreta
Técnicas de amostragem são usadas para selecionar subconjuntos representativos de dados, não para descobrir padrões de coocorrência com suporte e confiança.
PEGA ESSA DICA!
Sempre que uma questão de mineração de dados mencionar suporte e confiança, associe imediatamente a regras de associação. Essas métricas não aparecem em cluster, classificação ou regressão. Memorize: suporte = frequência do conjunto de itens; confiança = probabilidade de Y dado X.