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Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2025

Banco de DadosData Mining
Código
fg106124
Banca
FGV
Órgão
AgSUS
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Gestão Tecnologia da Informação
Um analista de dados da AgSUS sabe que a detecção de anomalias, ou detecção de valores discrepantes, é a identificação de uma observação, evento ou ponto de dados que se desvia do que é padrão ou esperado, tornando-o inconsistente em relação ao resto do conjunto de dados. Relacione os tipos de anomalias de dados às suas respectivas definições.1. Anomalias não intencionais.2. Anomalias pontuais.3. Anomalias contextuais.4. Anomalias coletivas.( ) Essas anomalias, também conhecidas como valores discrepantes globais, são pontos de dados individuais que estão muito fora do restante do conjunto de dados. Um exemplo desses tipo anomalia é um saque de conta bancária que é significativamente maior do que qualquer um dos saques anteriores do usuário;( ) Essas anomalias envolvem um conjunto de instâncias de dados que juntas se desviam da norma, mesmo que as instâncias individuais possam parecer normais. Um exemplo desse tipo de anomalia seria um conjunto de dados de tráfego de rede que mostra um aumento repentino no tráfego de vários endereços IP ao mesmo tempo;( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma devido a erros ou ruído no processo de coleta de dados. Esses erros podem ser sistemáticos ou aleatórios, originados por problemas como sensores defeituosos ou erro humano durante a entrada de dados. Esse tipo de anomalia pode distorcer o conjunto de dados, dificultando a obtenção de insights precisos;( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. Essas anomalias não são necessariamente valores discrepantes quando consideradas isoladamente, mas se tornam anômalas quando vistas dentro de seu contexto específico. Por exemplo, considere o uso de energia. Se houver um aumento repentino no consumo de energia ao meio-dia, quando normalmente nenhum membro da família está em casa. Este dado pode não ser um valor discrepante quando comparado ao consumo de energia pela manhã ou à noite (quando as pessoas geralmente estão em casa), mas é anômalo em relação ao horário em que ocorreu.A relação correta, na ordem dada, é:
  1. A4 – 3 – 1 – 2.
  2. B2 – 4 – 1 – 3.
  3. C3 – 2 – 4 – 1.
  4. D1 – 2 – 3 – 4.
  5. E3 – 4 – 1 – 2.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — 2 – 4 – 1 – 3.

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”.

Detecção de anomalias (outliers) em Data Mining

Gabarito: letra B. A sequência correta de associação dos tipos de anomalias às definições é: 2 (pontuais) – 4 (coletivas) – 1 (não intencionais) – 3 (contextuais). Essa ordem reflete as definições clássicas da literatura de mineração de dados, conforme detalhado a seguir.

A banca cobra o conhecimento dos quatro tipos principais de anomalias (outliers) em data mining. Cada definição apresentada corresponde a um tipo específico:

  • Primeira definição: descreve anomalias pontuais (também chamadas de valores discrepantes globais) – são pontos individuais que se destacam do restante. Exemplo: saque muito maior que os anteriores. → Tipo 2

  • Segunda definição: descreve anomalias coletivas – um conjunto de instâncias que juntas se desviam da norma, mesmo que individualmente pareçam normais. Exemplo: tráfego de rede aumentando simultaneamente de vários IPs. → Tipo 4

  • Terceira definição: descreve anomalias não intencionais – causadas por erros ou ruído na coleta de dados (sensores defeituosos, erro humano). → Tipo 1

  • Quarta definição: descreve anomalias contextuais – pontos que são anômalos apenas dentro de um contexto específico (ex.: consumo de energia ao meio-dia em horário incomum). → Tipo 3

Portanto, a sequência ordenada das definições (1ª a 4ª) é: 2, 4, 1, 3.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Apresenta a sequência 4 – 3 – 1 – 2, que não corresponde à ordem correta. A primeira definição (anomalia pontual) é identificada como 4 (coletiva) e a segunda (coletiva) como 3 (contextual), entre outros erros.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Sequência 2 – 4 – 1 – 3, exatamente conforme a análise acima.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Sequência 3 – 2 – 4 – 1. Inverte as primeiras definições: a primeira (pontual) aparece como 3 (contextual) e a segunda (coletiva) como 2 (pontual).

Alternativa D — ❌ Incorreta

Sequência 1 – 2 – 3 – 4. Atribui a primeira definição (pontual) ao tipo 1 (não intencional), a segunda (coletiva) ao tipo 2 (pontual), e assim por diante, desordenando totalmente.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Sequência 3 – 4 – 1 – 2. Erra ao colocar a primeira definição (pontual) como 3 (contextual) e a quarta (contextual) como 2 (pontual).

PEGA ESSA DICA!

Para memorizar, associe cada tipo a uma palavra-chave: pontual = individual; contextual = depende do contexto; coletiva = grupo; não intencional = erro/ruído. Resolver questões que trazem exemplos ajuda a fixar.

Gabarito: letra B.

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