Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2024
Banco de Dados›Data Mining
Código
fg099926
Banca
FGV
Órgão
TJ-RR
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e métodos na execução de diferentes tarefas.Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
AÁrvore de Decisão e Análise de Associação.
BClassificação e Análise de Associação.
CClassificação e Redes Neurais.
DFloresta Aleatória e k Vizinhos mais Próximos.
ERegressão e k-Médias.
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GabaritoB — Classificação e Análise 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”.
Mineração de Dados: Tarefas vs Técnicas
Gabarito: letra B. A questão exige distinguir tarefas (objetivos da mineração) de técnicas ou algoritmos. Classificação e Análise de Associação são tarefas clássicas; as demais alternativas misturam tarefas com métodos específicos, incorrendo em erro conceitual.
A banca testa a compreensão de que tarefas como classificação, regressão, associação e agrupamento são os objetivos do data mining, enquanto ferramentas como árvores de decisão, redes neurais e k-médias são meios para alcançá-los.
Mineração de dados
1Tarefas (objetivos)
Classificação
Regressão
Associação
Agrupamento (clustering)
Detecção de anomalias
2Técnicas/algoritmos (meios)
Árvore de decisão
Redes neurais
Floresta aleatória
k-Vizinhos (kNN)
k-Médias (k-Means)
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Alternativa A — ❌ Incorreta
Inclui Árvore de Decisão, que é uma técnica/modelo de classificação, não uma tarefa. Análise de Associação está correta como tarefa, mas a mistura invalida a opção.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Apenas tarefas: Classificação (atribuir rótulos a instâncias) e Análise de Associação (descobrir relações entre itens, ex.: regras de associação). Ambas são finalidades clássicas do data mining.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Redes Neurais são um arcabouço de aprendizado de máquina, não uma tarefa propriamente dita. Classificação é tarefa, mas a opção não é homogênea.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Floresta Aleatória e k Vizinhos mais Próximos são algoritmos de classificação, não tarefas. Nenhum dos dois é uma tarefa de mineração.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Regressão é tarefa (predizer valor contínuo), mas k-Médias é um algoritmo de agrupamento (clustering), não a tarefa em si. A tarefa seria "agrupamento". Logo, há mistura.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre técnicas e tarefas. Muitos candidatos reconhecem termos como "árvore de decisão" ou "redes neurais" como parte do data mining e esquecem que são ferramentas, e não objetivos. Treine listar mentalmente as tarefas puras (classificação, regressão, associação, clustering, detecção de anomalias) antes de olhar as alternativas.