Banco de Questões de Concursos

Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means: I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade d…

Qual é a etapa de modelagem da metodologia CRISP-DM na qual são tratados os valores nulos e pode ser necessário fazer fusão com outros dados?

__________ é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma…

Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão.

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características. Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo. Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe…

__________ é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiper…

Quanto a Noções de Data Mining e Business Intelligence (BI), analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta. I. Data Mining faz a varredura de uma pequena quantidade de dados de cada vez. II. Business Intelligence atua na par…

Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir. I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lid…

Suponha que um modelo de classificação binária foi treinado para distinguir e-mails de spam de e-mails legítimos. O modelo foi testado em um conjunto de dados de teste com 200 e-mails, sendo 100 e-mails de spam e 100 e-mails legítimos. A ma…

A analista Carla recebeu a tarefa de implementar uma solução algorítmica para classificar os processos arquivados no TJRN entre aqueles que foram ganhos e aqueles que foram perdidos. Na primeira abordagem, Carla se baseou no algoritmo de ma…

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 t…

O fiscal de rendas Renan está explorando a base de dados sobre a situação fiscal de empresas que atuam no Rio de Janeiro, e encontrou os seguintes padrões: • TIPO_EMPRESA ="MEI", RENDA _ANO= "NIVEL A",> QUANTIDADE_SOCIOS=1, SITUACAO_FISCAL=…

João precisa criar um modelo interpretável de previsão de cancelamento de serviços com base em dados de cliente, demográficos e de tipo de serviço. Para tanto, João deve considerar que o problema é tabular, com vários atributos e regras de…

Considere o conjunto de dados da entidade PACIENTE que possui o atributo do tipo contínuo TEMPERATURA com os valores {38.0, 39.5, 36.0, 35.5}. Para alimentar uma tarefa de Mineração de Dados, é necessário transformar os dados do atributo TE…

No contexto de Descoberta do Conhecimento em Bancos de Dados - Knowledge Discovery in Database (KDD), o analista de dados João deverá analisar um conjunto de dados preparado e consolidado com dados financeiros sobre transações, saldos de co…

O agente de fiscalização João está analisando um conjunto de dados que representa o salário mensal de funcionários de uma empresa. João utilizará o Diagrama de Boxplot para identificar a presença de outliers nos dados. As estatísticas resum…

Uma das etapas mais importantes do processo de Mineração de Dados é o pré-processamento dos dados das fontes que, normalmente, apresentam diversos tipos de heterogeneidade. A operação de pré-processamento que transforma dados quantitativos…

O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados…

A respeito de data warehouse e data mining, julgue o próximo item. O data mining é um processo usado para extrair e analisar informações que revelam padrões ou tendências estratégicas do negócio.