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Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2023

Banco de DadosData Mining
Código
fg072666
Banca
FGV
Órgão
TJ-SE
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Especialidade - Análise de Sistemas - Suporte Técnico em Infraestrutura
Durante a Mineração dos Dados sobre a tramitação dos processos eletrônicos do TJSE, o analista Pedro não estava chegando a resultados compreensíveis e resolveu verificar se havia anomalias nos dados.Para isso, o analista Pedro empregou a técnica:
  1. Aclusterização;
  2. Bdetecção de outlier;
  3. Cregras de associação;
  4. Danálise de regressão;
  5. Enormalização de dados.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — detecção de outlier;

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”.

Mineração de Dados: Detecção de Anomalias

Gabarito: letra B. O analista Pedro queria verificar anomalias nos dados, ou seja, identificar registros que fogem ao padrão esperado. A técnica específica para essa finalidade é a detecção de outlier (também chamada de análise de outliers). O material de apoio conceitua: "a análise de outliers é uma técnica ou tarefa realizada na análise de clusters que consiste na identificação dos dados que não apresentam o mesmo comportamento padrão da maioria". Portanto, a alternativa B é a correta.

Cada alternativa será analisada a seguir.

Alternativa A — ❌ Incorreta

A clusterização (ou análise de agrupamentos) particiona os dados em grupos com características semelhantes. Embora outliers possam ser identificados como pontos que não se encaixam bem em nenhum cluster, a tarefa primária para detectar anomalias é a detecção de outlier, não a clusterização em si. A banca pode confundir o candidato ao associar anomalias com clustering, mas a técnica correta é a letra B.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A detecção de outlier é a técnica de mineração de dados voltada exatamente para encontrar registros que se desviam do comportamento esperado da maioria. O enunciado menciona que Pedro não estava chegando a resultados compreensíveis e resolveu verificar anomalias — isso é o propósito central da análise de outliers. Correta.

Alternativa C — ❌ Incorreta

As regras de associação buscam descobrir relacionamentos entre variáveis (ex.: análise de cesta de compras). Não são adequadas para detectar anomalias, pois focam em padrões frequentes, não em exceções.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A análise de regressão é uma técnica de predição que mapeia variáveis independentes para uma variável dependente contínua. Não tem como objetivo identificar anomalias, mas sim modelar relações e prever valores.

Alternativa E — ❌ Incorreta

A normalização de dados é uma etapa de pré-processamento que ajusta escalas dos dados (ex.: min-max, z-score). Embora possa ajudar na preparação, não é a técnica de mineração para detectar anomalias.

NÃO CAIA NESSA!

A banca pode induzir o candidato a marcar "clusterização" (alternativa A) porque, em alguns contextos, outliers são detectados durante a análise de clusters. No entanto, a questão pergunta explicitamente pela técnica empregada para verificar anomalias — e a detecção de outlier é a resposta direta. Fique atento: quando o enunciado menciona "anomalias", "outliers" ou "dados atípicos", a técnica correta é a detecção de outlier.

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