Questão de Banco de Dados — Data Mining — Quadrix 2023
Banco de Dados›Data Mining
Código
qg026889
Banca
Quadrix
Órgão
CREFITO-14ª Região(PI)
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista Administrativo - Tecnologia da Informação
No modelo de referência CRISP‑DM, a fase que é geralmente executada em várias iterações, nas quais os analistas de dados executam vários modelos, utilizando as configurações padrão, e vão ajustando os parâmetros para valores otimizados é a(o)
Aimplantação.
Bmodelagem.
Cconhecimento do domínio do negócio.
Dcompreensão dos dados.
Epreparação dos dados.
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GabaritoB — modelagem.
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”.
CRISP-DM: a fase de modelagem
Gabarito: letra B. A fase de modelagem é a etapa do CRISP-DM em que os analistas executam diversos modelos, inicialmente com configurações padrão, e iterativamente ajustam os parâmetros para otimizar os resultados. As demais fases (implantação, compreensão do negócio, compreensão dos dados e preparação dos dados) têm objetivos distintos, que não envolvem diretamente a construção e o ajuste iterativo de modelos.
O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é um modelo de referência que padroniza o processo de mineração de dados em seis fases interconectadas: compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação. Embora as fases sejam apresentadas em uma ordem sequencial, o processo é inerentemente iterativo, com frequentes retornos a fases anteriores. Por exemplo, durante a modelagem, pode ser necessário voltar à preparação dos dados para ajustar o conjunto de dados antes de construir um novo modelo.
A fase de modelagem é o coração do processo de mineração. É nela que se selecionam e aplicam as técnicas de modelagem (como árvores de decisão, redes neurais, regressão logística, entre outras) sobre o conjunto de dados preparado. O processo típico envolve: escolher a técnica de modelagem, gerar um plano de teste para validar a qualidade do modelo, construir o modelo com os parâmetros iniciais (configurações padrão) e, em seguida, avaliar e ajustar os parâmetros iterativamente para melhorar o desempenho. Esse ajuste fino é o que o enunciado descreve: "executam vários modelos, utilizando as configurações padrão, e vão ajustando os parâmetros para valores otimizados".
Para entender por que as outras alternativas estão incorretas, é essencial distinguir o papel de cada fase:
Compreensão do negócio (C): foca em entender os objetivos do projeto e os requisitos do ponto de vista do negócio. É a fase inicial, onde se define o problema e os critérios de sucesso.
Compreensão dos dados (D): envolve a coleta inicial dos dados e atividades para familiarizar-se com eles, identificar problemas de qualidade e descobrir insights preliminares.
Preparação dos dados (E): abrange todas as atividades para construir o conjunto de dados final a partir dos dados brutos, incluindo seleção de tabelas, registros e atributos, limpeza e transformação. É uma fase que também pode ser iterativa, mas seu foco é o tratamento dos dados, não a construção de modelos.
Implantação (A): é a fase final, onde a solução de mineração é integrada ao ambiente operacional da organização, seja por meio de relatórios, dashboards ou sistemas de apoio à decisão.
A pegadinha desta questão está em confundir a iteração da fase de preparação dos dados (que também é realizada várias vezes) com a iteração da fase de modelagem. A preparação dos dados é iterativa no sentido de que as tarefas de limpeza e transformação podem ser repetidas, mas o enunciado descreve especificamente a execução de modelos e o ajuste de parâmetros, que é a essência da modelagem.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre a iteração da preparação dos dados e a iteração da modelagem. A preparação dos dados também é repetida várias vezes, mas o que o enunciado descreve — "executam vários modelos" e "ajustando os parâmetros" — é exclusivo da modelagem. Fique atento: se a questão mencionar construção e ajuste de modelos, a resposta é modelagem; se mencionar limpeza e transformação de dados, é preparação.
1Compreensão do negócio
2Compreensão dos dados
3Preparação dos dados
4Modelagem
5Avaliação
6Implantação
LEVEL · soulevel.com.br
Alternativa A — ❌ Incorreta
A implantação é a fase final do CRISP-DM, onde a solução é colocada em produção. Não envolve a execução iterativa de modelos nem o ajuste de parâmetros; seu foco é integrar o modelo ao ambiente operacional e monitorar seu uso.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A modelagem é exatamente a fase descrita: os analistas executam vários modelos com configurações padrão e iterativamente ajustam os parâmetros para otimizar o desempenho. É o processo de construção, teste e refinamento dos modelos de mineração.
Alternativa C — ❌ Incorreta
A compreensão do domínio do negócio (ou compreensão do negócio) é a fase inicial, que define os objetivos do projeto e os requisitos de negócio. Não envolve a execução de modelos nem o ajuste de parâmetros.
Alternativa D — ❌ Incorreta
A compreensão dos dados é a fase de coleta e exploração inicial dos dados, visando familiarizar-se com eles e identificar problemas de qualidade. Não envolve a construção de modelos.
Alternativa E — ❌ Incorreta
A preparação dos dados é a fase de construção do conjunto de dados final, com tarefas de seleção, limpeza e transformação. Embora seja iterativa, seu foco é o tratamento dos dados, não a execução e o ajuste de modelos.