Questão de Banco de Dados — Data Mining — FUNDATEC 2023

CRISP-DM: Etapas do processo de mineração de dados

Gabarito: letra B. A etapa de Preparação de Dados (Data Preparation) é a fase do CRISP-DM em que são realizadas atividades de limpeza, tratamento de valores ausentes, integração e transformação dos dados antes da modelagem. As demais fases (Entendimento do Negócio, Modelagem, Avaliação e Implementação) não envolvem diretamente o tratamento de valores nulos e fusão de dados.

A metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é composta por seis fases sequenciais, mas com possibilidade de retornos às fases anteriores. A Preparação de Dados é a terceira fase, após o Entendimento do Negócio e o Entendimento dos Dados. Nela, os dados brutos são transformados em um conjunto de dados de qualidade para a modelagem, incluindo:

• Limpeza: tratamento de valores nulos, outliers e inconsistências.

• Integração: fusão com outros dados (ex.: combinação de tabelas).

• Transformação: normalização, discretização, criação de atributos derivados.

block-beta
  columns 1
  block "CRISP-DM" 
    block "Entendimento do Negócio" as A
    block "Entendimento dos Dados" as B
    block "Preparação de Dados" as C
    block "Modelagem" as D
    block "Avaliação" as E
    block "Implementação" as F
  end
  A --> B --> C --> D --> E --> F
  C --> D
  D --> C
  E --> A
  F --> E

Alternativa A — ❌ Incorreta

Entendimento do Negócio: concentra-se na compreensão dos objetivos, requisitos e definição do problema de negócio. Não lida diretamente com dados.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Preparação de Dados: como descrito, é a fase que engloba o tratamento de valores nulos e a fusão de dados, preparando o conjunto para a modelagem.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Modelagem: nesta etapa, técnicas de modelagem (classificação, regressão, clusterização) são aplicadas aos dados já preparados. A etapa não trata valores nulos ou fusão, embora possa exigir retorno à preparação se necessário.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Avaliação: após a modelagem, avalia-se se o modelo atende aos objetivos de negócio. Não envolve manipulação de dados brutos.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Implementação: fase de deploy do modelo em produção. Atividades como monitoramento e manutenção, mas não tratamento de valores nulos.

Gabarito: letra B.