Title: Análise de Dados / Mineração de Dados
Tags: Análise_de_Dados Resumo
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tldr: - Mineração de Dados (Data Mining) é o uso de processos, métodos, técnicas e ferramentas para explorar grandes volumes de dados e identificar padrões, correlações, tendências, regras e comportamentos úteis, de forma automática ou semi-automática.
- Objetivo central: extrair conhecimento implícito e não trivial dos dados para apoiar decisões, previsões e ações estratégicas.
- Não é “mágica”: trata-se da aplicação de técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais sobre grandes massas de dados para descobrir padrões que humanos dificilmente perceberiam manualmente.
- Foco principal: identificar padrões, muitas vezes sem necessariamente explicá-los causalmente.
- Exemplo emblemático: Cambridge Analytica
- Empresa britânica obteve ilegalmente dados de mais de 80 milhões de usuários do Facebook, sem consentimento.
- Esses dados foram usados para traçar perfis psicológicos com base em curtidas, data de nascimento, cidade, sexo etc.
- O objetivo era influenciar opiniões políticas por meio de campanhas direcionadas.
- Houve suspeitas de uso no contexto da eleição presidencial dos EUA de 2016, em apoio a Donald Trump.
- Aplicações práticas da mineração de dados
- Plataformas como Twitter, Google e Amazon usam técnicas similares para prever preferências e comportamentos.
- Uso em:
  - anúncios e marketing direcionado;
  - política e influência eleitoral;
  - previsão de passageiros que perderão voos;
  - identificação de possíveis gestantes em varejo;
  - apoio a diagnósticos médicos e detecção de infecções fatais;
  - previsão de atentados com base em dados celulares;
  - retenção de clientes e prevenção de churn.
- Casos citados
- Sprint:
  - criou método com 61% de confiança para prever se um cliente trocaria de operadora em até 2 meses;
  - evitou o cancelamento de 120.000 clientes;
  - preservou US$ 35 milhões em faturamento.
- SEFAZ-AM:
  - identificou que cerca de 80% dos servidores de maior poder aquisitivo eram divorciados;
  - em outras instituições, como Secretaria de Educação, a média era inferior a 30%.
  - O texto destaca que isso é correlação, não prova causal.
- Definições relacionadas
- Data Mining: extração de padrões e informações implícitas desconhecidas em grandes bases de dados.
- Análise de Dados/Informações: uso de software para analisar grandes conjuntos de dados e apoiar decisões.
- Analytics: processo sistemático de coletar, analisar e interpretar dados para gerar insights e decidir melhor.
- Em provas, várias definições são aceitas; palavras-chave frequentes:
  - descoberta;
  - padrões;
  - correlações;
  - tendências;
  - classificação;
  - agrupamento;
  - estatística;
  - IA;
  - redes neurais;
  - algoritmos genéticos;
  - lógica fuzzy;
  - clusterização.
- Características importantes
- Mineração de dados não depende obrigatoriamente de Data Warehouse, embora frequentemente seja usada com ele.
- Pode ser aplicada também em bases transacionais.
- Pode exigir processamento paralelo.
- Ferramentas costumam usar arquitetura cliente/servidor ou web.
- Não é obrigatório saber programação para utilizá-las, pois há ferramentas voltadas ao usuário de negócio.
- Áreas de maior ganho: marketing, finanças, manufatura e saúde.
- Tipos gerais
- Mineração diagnóstica: para entender dados e encontrar causas de problemas.
- Mineração preditiva: para antecipar comportamentos e eventos futuros.
- Classificação dos dados quanto à estrutura
- Estruturados: residem em campos fixos, como tabelas, planilhas e bancos.
- Semiestruturados: possuem alguma marcação, mas sem estrutura rígida.
- Não estruturados: textos livres, imagens, vídeos, sons etc.
- Elementos de dados estruturados
- Cada linha pode representar um objeto/exemplo/instância/registro.
- Cada coluna representa um atributo/característica/variável/feature.
- Classificação dos atributos
- Dependente: variável de saída, alvo ou target.
- Independente: variável de entrada.
- Numéricos/quantitativos
  - discretos: contagem;
  - contínuos: mensuração.
- Categóricos/qualitativos
  - nominais: sem ordem;
  - ordinais: com ordem natural.
- Principais objetivos da mineração de dados
- Previsão: estimar comportamentos futuros a partir de dados passados.
- Identificação: detectar itens, eventos ou atividades.
- Classificação: atribuir registros a classes predefinidas.
- Otimização: maximizar resultados ou minimizar recursos sob restrições.
- KDD – Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados
- A mineração de dados é parte de um processo maior chamado KDD.
- Modelo com 5 fases:
  1. seleção;
  2. pré-processamento;
  3. transformação;
  4. mineração de dados;
  5. interpretação e avaliação.
- Navathe apresenta uma versão com 6 etapas:
  1. seleção de dados;
  2. limpeza de dados;
  3. enriquecimento;
  4. transformação;
  5. mineração;
  6. exibição de dados.
- As 4 primeiras podem ser agrupadas como pré-processamento.
- O processo é iterativo e interativo.
- Pré-processamento de dados
- Fundamental para a qualidade dos resultados.
- Ideia central: “Garbage In, Garbage Out”.
- Pode consumir cerca de 80% do tempo total de um projeto de aprendizado de máquina.
- Objetivos:
  - melhorar a qualidade dos dados;
  - reduzir ambiguidades;
  - diminuir volume a processar;
  - estruturar informações;
  - melhorar eficiência analítica.
- Principais problemas e tratamentos no pré-processamento
- Valores ausentes
  - podem ser ignorados, imputados manualmente, preenchidos com constante, média ou moda.
- Dados inconsistentes
  - nomes distintos para mesma entidade, formatos divergentes, domínios inválidos, capitalização e caracteres especiais.
- Redução de dimensionalidade
  - reduz número de atributos e complexidade.
- Normalização numérica
  - coloca variáveis em mesma escala.
  - Exemplo de normalização min-max:
  - conjunto [12, 17, 21, 29, 54, 89] normalizado para [0, 0,064, 0,116, 0,220, 0,545, 1].
  - Também existe padronização por z-score, com média 0 e desvio padrão 1.
- Discretização
  - converte variáveis numéricas em faixas categóricas.
- Anomalias (outliers)
  - valores muito discrepantes; podem ser erros ou eventos reais raros.
- Dados categóricos
  - podem exigir:
  - Ordinal Encoding para categorias ordenadas;
  - One-Hot Encoding / Dummy Encoding para categorias sem ordem.
  - Observação: one-hot costuma usar n colunas, mas pode ser reduzido para n-1.
- Classes desbalanceadas
  - problema típico em classificação, quando uma classe domina fortemente a outra.
- Exemplo de desbalanceamento
- Base de fraudes em cartão:
  - 284.315 transações normais;
  - 492 transações fraudulentas.
- Proporções informadas:
  - 99,82% normais;
  - 0,17% fraudulentas.
- Risco:
  - modelo pode acertar quase tudo apenas prevendo sempre a classe majoritária.
  - Isso gera o Paradoxo da Acurácia.
- Soluções:
  - obter mais exemplos da classe minoritária;
  - trocar métrica de avaliação, usando F-Score ou Curva ROC em vez de acurácia;
  - undersampling da classe majoritária;
  - oversampling da minoritária;
  - uso de amostras sintéticas;
  - pesos diferentes por classe;
  - algoritmos menos sensíveis ao desbalanceamento, como árvores de decisão.
- Aprendizado de Máquina
- Área da IA voltada a sistemas que aprendem a partir de dados e experiências anteriores.
- Busca reconhecer padrões complexos e tomar decisões.
- Relação com mineração de dados: frequentemente fornece os algoritmos utilizados.
- Mineração de Texto (Text Mining)
- Busca padrões e conhecimento útil em textos não estruturados ou semiestruturados.
- Combina:
  - recuperação da informação;
  - extração de informação;
  - processamento de linguagem natural;
  - sumarização;
  - indexação.
- Aplicações:
  - análise de sentimentos;
  - monitoramento de marcas;
  - redes sociais;
  - marketing;
  - identificação de opiniões e tendências.
- Exemplo citado: PLN (Processamento de Linguagem Natural), usado em tradutores, reconhecimento de fala e nuvens de palavras.
- Técnicas/Tarefas de mineração
- Dividem-se em:
  - preditivas: prever valores/classes futuras;
  - descritivas: resumir relações, correlações e estruturas dos dados.
- Paradigmas de aprendizado
- Supervisionado: usa rótulos/categorias conhecidas.
- Não supervisionado: encontra padrões sem rótulos prévios.
- Por reforço: aprende com recompensas e punições.
- O texto destaca:
  - classificação e regressão como supervisionadas;
  - associação e agrupamento como não supervisionadas.
- Detecção de Anomalias
- Busca identificar objetos fora do padrão, os outliers.
- Pode usar métodos supervisionados ou não supervisionados.
- Causas:
  - erros humanos;
  - erros de medição;
  - mudanças ambientais;
  - fraudes;
  - intrusões;
  - falhas de componentes;
  - comportamentos raros, porém reais.
- Aplicações:
  - fraudes;
  - crédito;
  - intrusão;
  - monitoramento;
  - rede;
  - imagens e vídeos;
  - séries temporais;
  - análise textual.
- Classificação
- Técnica supervisionada que atribui registros a classes predefinidas.
- Caso emblemático: Target
  - identificou padrões de compra associados à gravidez;
  - usou cerca de 25 produtos para pontuação de probabilidade;
  - em exemplo ilustrativo, a personagem Jennifer Simpson recebeu estimativa de 87% de chance de gravidez;
  - a empresa também estimava a janela provável de nascimento do bebê.
- Aplicações adicionais:
  - seguradoras;
  - diagnóstico médico;
  - detecção precoce de infecções em prematuros.
- Algoritmos de classificação abordados
- k-NN (k-Vizinhos Mais Próximos)
  - classifica um novo objeto com base na maioria entre os k vizinhos mais próximos.
  - supervisionado, baseado em distância, não paramétrico e de lazy learning.
  - valor de k é arbitrário/experimental:
  - k pequeno: risco de overfitting;
  - k grande: risco de underfitting.
  - pode ser usado para classificação e regressão.
- Árvores de Decisão
  - estrutura com nó raiz, nós internos e folhas.
  - fazem particionamentos recursivos para gerar subconjuntos mais homogêneos.
  - conceitos-chave:
  - ganho de informação;
  - redução de entropia;
  - pureza;
  - índice de Gini.
  - propensas a overfitting.
  - formas de controle:
  - limitar profundidade;
  - poda.
  - algoritmos citados:
  - ID3: atributos categóricos;
  - C4.5: categóricos e numéricos;
  - CART: classificação e regressão.
- Random Forests
  - conjunto de múltiplas árvores treinadas com bootstrapping e subconjuntos aleatórios de variáveis.
  - técnica de combinação chamada bagging.
  - usada em classificação e regressão.
  - vantagens:
  - maior acurácia que árvore única;
  - menos overfitting;
  - robustez a ruídos e anomalias.
- Naive Bayes
  - classificador probabilístico baseado no Teorema de Bayes:
  - P(A|B) = (P(B|A) x P(A)) / P(B)
  - “naive” porque assume independência forte entre atributos.
  - simples, rápido, escalável.
  - funciona bem em:
  - classificação de texto;
  - PLN;
  - detecção de spam.
  - requer menos dados de treinamento.
  - limitação: independência raramente é totalmente verdadeira.
- SVM (Support Vector Machine)
  - supervisionado, não probabilístico, usado para classificação e regressão.
  - busca hiperplano que maximize a margem entre classes.
  - vetores de suporte são observações críticas próximas da fronteira.
  - usa funções de kernel para mapear dados para dimensões superiores.
  - vantagens:
  - bom em alta dimensionalidade;
  - útil quando nº de variáveis > nº de amostras.
  - desvantagens:
  - difícil interpretar;
  - ruim em bases muito grandes ou com muito ruído;
  - sensível à escala, exigindo normalização/padronização.
- Regressão
- Técnica supervisionada para prever valores numéricos contínuos.
- Difere da classificação, que prevê categorias.
- Exemplo: prever a data provável do nascimento do bebê.
- Aplicações:
  - tendências;
  - previsão de demanda;
  - epidemiologia.
- Regressão Linear
  - ajusta uma reta/equação aos dados.
  - fórmula da reta:
  - y = a + bx
  - usa, por exemplo, o método dos mínimos quadrados.
- Regressão Logística
  - apesar do nome, é usada em problemas de classificação.
  - modela a probabilidade de ocorrência de um evento.
- Análise de Agrupamentos (Clusterização)
- Técnica não supervisionada.
- Forma grupos de objetos semelhantes entre si e diferentes dos demais.
- Difere da classificação porque não usa rótulos prévios.
- Exemplo citado:
  - organização automática de anúncios no Mercado Livre.
  - Cambridge Analytica também teria agrupado eleitores por resposta a publicidade.
- Classificações de métodos de agrupamento
- Determinísticos: sempre produzem o mesmo resultado.
- Estocásticos: podem variar conforme condição inicial ou parâmetros.
- Hierárquicos
  - aglomerativos;
  - divisivos.
- Particionais
  - constroem k partições, com k <= n.
- Quanto ao pertencimento:
  - hard: um único grupo;
  - soft: mais de um grupo, mas com rótulo final único;
  - fuzzy: pertencimento parcial a múltiplos grupos.
- Coeficiente de Silhouette
- Mede qualidade do agrupamento.
- Intervalo:
  - próximo de +1: bom agrupamento;
  - 0: fronteira entre clusters;
  - próximo de -1: provável cluster incorreto.
- Baseado em:
  - coerência (a): distância média ao próprio cluster;
  - separação (b): menor distância média ao cluster vizinho.
- Ajuda a definir o número ótimo de clusters.
- Algoritmos de agrupamento abordados
- Agrupamento Hierárquico
  - usa dendrograma para representar relações hierárquicas.
  - AGNES: aglomerativo.
  - DIANA: divisivo.
  - O dendrograma é representação visual, não controla o processo.
- K-Means (K-Médias)
  - particiona dados em k grupos, com k definido pelo usuário.
  - minimiza distâncias quadráticas aos centroides.
- K-Medoids
  - semelhante ao K-Means, mas o centro do cluster é um objeto real da base.
  - mais robusto a ruído e outliers.
- Fuzzy K-Means
  - cada objeto pode pertencer a vários grupos com diferentes graus de pertencimento.
- Árvore Geradora Mínima (MST)
  - usa teoria dos grafos para segmentar dados.
  - conecta todos os nós com menor peso total possível.
- DBSCAN
  - baseado em densidade.
  - excelente para:
  - ruído e outliers;
  - clusters de formas arbitrárias;
  - dados com mais de duas dimensões.
- Misturas Gaussianas (GMM)
  - modelam dados como mistura de várias distribuições gaussianas.
  - utilizam parâmetros como média, covariância e peso de mistura.
  - processo iterativo com etapas:
  - E (expectation);
  - M (maximization).
  - mais flexível que K-Means.
  - K-Means é tratado como um caso especial simplificado do GMM.
- Single-Linkage / Complete-Linkage
  - métodos hierárquicos aglomerativos.
  - single-linkage usa menor distância entre grupos;
  - complete-linkage usa maior distância.
- Regras de Associação
- Buscam descobrir relações do tipo X → Y entre itens que aparecem juntos em transações.
- Exemplos:
  - {fralda} → {cerveja};
  - leite e açúcar;
  - padrões em carrinhos de supermercado.
- Variações:
  - padrões sequenciais;
  - padrões temporais.
- Medidas fundamentais:
  - Suporte/Prevalência: frequência de ocorrência conjunta no banco.
  - Confiança/Força: probabilidade de Y ocorrer dado X.
- Algoritmos de regras de associação
- Apriori
  - não supervisionado;
  - identifica conjuntos frequentes e depois regras relevantes;
  - usa suporte mínimo para eliminar combinações infrequentes e reduzir custo computacional;
  - constrói regras gradualmente, dos itens simples aos compostos.
- FP-Growth
  - eficiente para grandes volumes com memória limitada;
  - constrói árvore de frequência de itens;
  - evita parte do custo das passagens repetidas do Apriori.
- CRISP-DM
- Modelo de referência para projetos de mineração de dados.
- Padrão industrial, independente de ferramenta e não proprietário.
- Ciclo de vida não linear com 6 fases:
  1. Entendimento do Negócio
  2. define problema, objetivos, restrições, critérios de sucesso e plano inicial.
  3. Entendimento dos Dados
  4. coleta inicial, exploração, descrição e avaliação da qualidade dos dados.
  5. Preparação dos Dados
  6. seleção, integração, limpeza, transformação, organização e engenharia de atributos.
  7. fase mais trabalhosa, podendo consumir mais de 70% do esforço total.
  8. Modelagem
  9. escolha de técnicas, algoritmos, parâmetros e construção dos modelos.
  10. Avaliação
  11. verifica se os modelos atendem aos objetivos de negócio definidos no início.
  12. Implantação
  13. coloca o modelo em produção, monitora resultados e adapta quando necessário.
- O processo é iterativo: falhas ou descobertas em uma fase podem fazer o projeto retornar a fases anteriores.
- Ideias finais centrais
- Mineração de dados é uma disciplina interdisciplinar fortemente apoiada em:
  - estatística;
  - aprendizado de máquina;
  - reconhecimento de padrões;
  - IA;
  - pesquisa operacional.
- É uma ferramenta poderosa para:
  - descobrir conhecimento oculto;
  - apoiar decisões;
  - prever comportamentos;
  - segmentar grupos;
  - detectar anomalias;
  - extrair valor estratégico de grandes volumes de dados.
- Seu sucesso depende fortemente da qualidade dos dados, da escolha adequada de técnicas e de um processo estruturado, como KDD e CRISP-DM.
link: https://documentacao.online/estudos/eobm.html
title: Mineração de Dados

front: (TCU – 2015) No ambiente organizacional, devido à grande quantidade de dados, não é recomendado o emprego de data mining para atividades ligadas a marketing.
response: Errado
comment: é recomendável – sim – o emprego de Data Mining para atividades ligadas a marketing (Errado)
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back: Errado - é recomendável – sim – o emprego de Data Mining para atividades ligadas a marketing (Errado)

front: (TCE/SC – 2016) Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de mineração de dados, parte-se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos bem como de suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais.
response: Correto
comment: prognóstico ou previsão partem dados históricos para prever situações futuras (Correto).
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back: Correto - prognóstico ou previsão partem dados históricos para prever situações futuras (Correto).

front: (ANAC – 2016) São objetivos da Mineração de Dados:
a) Distribuição, Identificação, Organização e Otimização.
b) Previsão, Priorização, Classificação e Alocação.
c) Previsão, Identificação, Classificação e Otimização.
d) Mapeamento, Identificação, Classificação e Atribuição.
e) Planejamento, Redirecionamento, Classificação e Otimização.
response: Alternativa C
comment: trata-se da Previsão, Identificação, Classificação e Otimização (Letra C).
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back: Alternativa C - trata-se da Previsão, Identificação, Classificação e Otimização (Letra C).

front: (MDA – 2014) A mineração de dados costuma ser executada com alguns objetivos finais ou aplicações. Em geral, esses objetivos se encontram nas seguintes classes:
a) levantamento, previsão, classificação e otimização.
b) requisito, identificação, classificação e otimização.
c) previsão, identificação, levantamento e requisito
d) levantamento, requisito, classificação e otimização.
e) previsão, identificação, classificação e otimização
response: Alternativa E
comment: é a Previsão, Identificação, Classificação e Otimização (Letra E).
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back: Alternativa E - é a Previsão, Identificação, Classificação e Otimização (Letra E).

front: (ME – 2020) O objetivo das técnicas de pré-processamento de dados é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos.
response: Correto
comment: o objetivo das técnicas de pré-processamento de dados realmente é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos (Correto).
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back: Correto - o objetivo das técnicas de pré-processamento de dados realmente é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos (Correto).

front: (IPLANFOR – 2015) O processo de extração de informações de bases de dados é conhecido como descoberta de conhecimento em banco de fados, em inglês Knowledge Discovery in Databases (KDD). Segundo Fayyad, tal processo é constituído pelas etapas na seguinte ordem:
a) seleção – pré-processamento – transformação – mineração de dados – avaliação.
b) limpeza dos dados – seleção – transformação – mineração de dados – conhecimento.
c) mineração de dados –interpretação – avaliação.
d) projeção – seleção – mineração de dados – avaliação – conhecimento.
response: Alternativa A
comment: seleção – pré-processamento – transformação – mineração de dados – avaliação (Letra A).
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back: Alternativa A - seleção – pré-processamento – transformação – mineração de dados – avaliação (Letra A).

front: (SERPRO – 2013) Algumas das principais técnicas utilizadas para a realização de Datamining são: estatística, aprendizado de máquina, datawarehouse e recuperação de informações.
response: Certo
comment: todas essas são técnicas de Data Mining – inclusive Aprendizado de Máquina. Data Warehouse também? Galera, isso é bastante impreciso! O ideal seria mencionar Data Warehousing, mas a banca ignorou solenemente (Correto).
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back: Certo - todas essas são técnicas de Data Mining – inclusive Aprendizado de Máquina. Data Warehouse também? Galera, isso é bastante impreciso! O ideal seria mencionar Data Warehousing, mas a banca ignorou solenemente (Correto).

front: (IF/GO – 2019) É um meio de encontrar padrões interessantes ou úteis em um contexto de informações textuais não estruturadas, combinado com alguma tecnologia de extração e de recuperação da informação, processo de linguagem natural e de sumarização/indexação de documentos. (Dixson, 1997, apud TRYBULA, 1999). O conceito apresentado pelo autor se refere ao processo de:
a) mineração de dados.
b) ontologia.
c) redes semânticas.
d) mineração de texto
response: Alternativa D
comment: o meio de encontrar padrões úteis em textos não estruturados se refere à mineração de texto (Letra D).
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back: Alternativa D - o meio de encontrar padrões úteis em textos não estruturados se refere à mineração de texto (Letra D).

front: (ME – 2020) Mecanismos de busca utilizam mineração de textos para apresentar ao usuário os resultados de suas pesquisas, de modo que ambos os conceitos se equivalem.
response: Errado
comment: opa... cuidado! A Mineração de Texto busca descobrir informações previamente desconhecidas; já Mecanismos de Busca partem já do que o usuário deseja procurar e apenas recupera (Errado).
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back: Errado - opa... cuidado! A Mineração de Texto busca descobrir informações previamente desconhecidas; já Mecanismos de Busca partem já do que o usuário deseja procurar e apenas recupera (Errado).

front: (ME – 2020) A mineração de textos utiliza técnicas diferentes da mineração de dados, tendo em vista que os textos representam um tipo específico de dado.
response: Errado
comment: na verdade, as técnicas utilizadas são as mesmas – muda apenas o tipo de dado (Errado).
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back: Errado - na verdade, as técnicas utilizadas são as mesmas – muda apenas o tipo de dado (Errado).

front: (MF – 2011) Funcionalidade cujo objetivo é encontrar conjuntos de dados que não obedecem ao comportamento ou modelo dos dados. Uma vez encontrados, podem ser tratados ou descartados para utilização em mining. Trata-se de:
a) descrição.
b) agrupamento.
c) visualização.
d) análise de outliers.
e) análise de associações.
response: Alternativa D
comment: a análise de outliers busca encontrar conjuntos de dados que não obedecem ao comportamento ou modelo dos dados (Letra D).
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back: Alternativa D - a análise de outliers busca encontrar conjuntos de dados que não obedecem ao comportamento ou modelo dos dados (Letra D).

front: (DPE/AM – 2018) Dentre os algoritmos utilizados em data mining, há um algoritmo que visa o estabelecimento de categorias, a partir do conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Essa descrição corresponde aos algoritmos de:
a) classificação.
b) sumarização.
c) visualização.
d) evolução.
e) detecção de desvios.
response: Alternativa A
comment: o algoritmo que visa o estabelecimento de categorias é o algoritmo de classificação (Letra A)
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back: Alternativa A - o algoritmo que visa o estabelecimento de categorias é o algoritmo de classificação (Letra A)

front: (MDA – 2014) Nos processos de Data Mining, a partir de uma massa de dados, uma técnica estatística cria e organiza regras de classificação em formato de diagramas, que vão ordenar suas observações ou predizer resultados futuros. Uma das abordagens empregadas nessa técnica é a estratificação, que determina regras para que se possa designar cada caso a uma dentre várias categorias existentes, como, por exemplo, classificar um cliente tomador de crédito em um grupo de elevado, médio ou baixo risco. Essa técnica estatística é denominada:
a) diagrama de regressão.
b) gráfico de estrutura.
c) árvore de decisão.
d) rede neural.
e) histograma.
response: Alternativa C
comment: a técnica que cria e organiza regras de classificação e estratificação é a árvore de decisão (Letra C).
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back: Alternativa C - a técnica que cria e organiza regras de classificação e estratificação é a árvore de decisão (Letra C).

front: (MPE/AL – 2012 – II) O algoritmo ID3 é considerado uma evolução do algoritmo C4.5 e muito utilizado em mineração de dados.
response: Errado
comment: na verdade, o algoritmo C4.5 é considerado uma evolução do algoritmo ID3 (Errado).
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back: Errado - na verdade, o algoritmo C4.5 é considerado uma evolução do algoritmo ID3 (Errado).

front: (TJ/RO – 2012 – A) A técnica de clustering em data mining utiliza os algoritmos ID3 e o C4.5. Esses algoritmos produzem árvores de decisão, o que permite gerar clusters de elementos que, por sua vez, geram mapeamento dos elementos em grupos predefinidos.
response: Errado
comment: ID3 e C4.5 são algoritmos que realmente produzem árvores de decisão, mas são considerados uma técnica de classificação e, não, clustering (Errado).
Other fields (not shown on cards):
back: Errado - ID3 e C4.5 são algoritmos que realmente produzem árvores de decisão, mas são considerados uma técnica de classificação e, não, clustering (Errado).

front: (MPE/AL – 2012) Os algoritmos C4.5 e K-Means, muito utilizados para descoberta de conhecimento através de mineração de dados, são algoritmos de respectivamente:
a) agrupamento e agrupamento (clustering).
b) classificação e regras de associação.
c) regras de associação e classificação.
d) classificação e agrupamento (clustering).
e) agrupamento (clustering) e classificação.
response: Alternativa D
comment: 5 é um algoritmo de classificação e K-Means (veremos adiante) é um algoritmo de agrupamento (Letra D).
Other fields (not shown on cards):
back: Alternativa D - 5 é um algoritmo de classificação e K-Means (veremos adiante) é um algoritmo de agrupamento (Letra D).

front: (CRA/PR – 2022) Entre as técnicas de machine learning, a random forest é capaz de solucionar problemas de classificação e de regressão, por meio da construção e dos treinamentos de árvores de decisão.
response: Correto
comment: esse método realmente é capaz de solucionar problemas de classificação/regressão por meio da construção e treinamento de árvores de decisão conforme acabamos de estudar (Correto).
Other fields (not shown on cards):
back: Correto - esse método realmente é capaz de solucionar problemas de classificação/regressão por meio da construção e treinamento de árvores de decisão conforme acabamos de estudar (Correto).

front: (SEFAZ/PI – 2021) Considerando os métodos de Mineração de Dados, analise a seguinte descrição: “constrói os denominados classificadores lineares, que separam o conjunto de dados por meio de um hiperplano, sendo considerado um dos mais efetivos para a tarefa de classificação.” Trata-se de:
a) Wang-Mendel.
b) Backpropagation.
c) SVM (Support Vector Machines).
d) Classificador Bayesiano Ingênuo.
response: Alternativa C
comment: o método que permite construir classificadores que separam conjuntos de dados por meio de um hiperplano sendo útil para a tarefa de classificação é o SVM (Support Vector Machine) (Letra C).
Other fields (not shown on cards):
back: Alternativa C - o método que permite construir classificadores que separam conjuntos de dados por meio de um hiperplano sendo útil para a tarefa de classificação é o SVM (Support Vector Machine) (Letra C).

front: (CRF/SP – 2018) “A etapa de Mineração de Dados compreende a busca efetiva por conhecimentos úteis no contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Database), ou Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados. É a principal etapa do processo de KDD.” Acerca de algumas das tarefas do KDD, analise a assertiva a seguir: “compreende a busca por uma função que mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo de valores reais”. Assinale a alternativa que apresenta esta tarefa.
a) Regressão.
b) Classificação.
c) Sumarização.
d) Agrupamento.
response: Alternativa A
comment: a tarefa que busca uma função que mapeie registros de um banco de dados é a Regressão (Letra A)
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back: Alternativa A - a tarefa que busca uma função que mapeie registros de um banco de dados é a Regressão (Letra A)

front: (TCE/SP – 2009) Uma das abordagens de mining define que, se uma regra de classificação é considerada uma função sobre variáveis que as mapeia em uma classe destino, a regra é chamada:
a) categorização.
b) Apriori.
c) algoritmo genético.
d) regressão.
e) minimização.
response: Alternativa D
comment: regressão é uma aplicação especial da regra de classificação. Se uma regra de classificação é considerada uma função sobre variáveis que as mapeia em uma classe destino, a regra é chamada regressão. Uma aplicação de regressão ocorre quando, em vez de mapear uma tupla de dados de uma relação para uma classe específica, o valor da variável é previsto baseado naquela tupla (Letra D).
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back: Alternativa D - regressão é uma aplicação especial da regra de classificação. Se uma regra de classificação é considerada uma função sobre variáveis que as mapeia em uma classe destino, a regra é chamada regressão. Uma aplicação de regressão ocorre quando, em vez de mapear uma tupla de dados de uma relação para uma classe específica, o valor da variável é previsto baseado naquela tupla (Letra D).

front: (MPU – 2013) Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.
response: Certo
comment: a técnica de agrupamento realmente permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas (Correto).
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back: Certo - a técnica de agrupamento realmente permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas (Correto).

front: (SERPRO – 2013) Em algoritmos de clusterização hierárquica, os clusters são formados gradativamente por meio de aglomerações ou divisões de elementos, gerando uma hierarquia de clusters.
response: Certo
comment: o agrupamento hierárquico ou clustering hierárquico tem como característica um processo de junções (aglomerações) ou separações de grupos ou elementos. Ele visa detectar a existência de diferentes grupos dentro de um determinado conjunto de dados e, em caso de existência, determina dividi-los ou aglomerá-los. O Clustering tenta identificar um conjunto finito de categorias ou clusters para os quais cada registro ou elemento possa ser mapeado (Correto).
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back: Certo - o agrupamento hierárquico ou clustering hierárquico tem como característica um processo de junções (aglomerações) ou separações de grupos ou elementos. Ele visa detectar a existência de diferentes grupos dentro de um determinado conjunto de dados e, em caso de existência, determina dividi-los ou aglomerá-los. O Clustering tenta identificar um conjunto finito de categorias ou clusters para os quais cada registro ou elemento possa ser mapeado (Correto).

front: (FGV / Câmara dos Deputados – 2023) O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar:
a) a separação e a coesão dos agrupamentos.
b) a preservação de pequenos agrupamentos.
c) a completude e a interseção dos agrupamentos.
d) a heterogeneidade dos agrupamentos.
e) a forma convexa dos agrupamentos.
response: Alternativa A
comment: o coeficiente silhouette é uma métrica usada para calcular e interpretar a qualidade dos agrupamentos gerados por algoritmos de clusterização. Ele mede quão bem um ponto foi agrupado, considerando tanto a coesão dentro dos clusters (quão próximos os pontos dentro de um mesmo cluster estão entre si) quanto a separação entre diferentes clusters (quão distantes os clusters estão uns dos outros). Valores mais altos do coeficiente indicam um agrupamento mais adequado, onde os pontos dentro de um cluster estão próximos entre si, e os clusters estão bem separados uns dos outros (Letra A).
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back: Alternativa A - o coeficiente silhouette é uma métrica usada para calcular e interpretar a qualidade dos agrupamentos gerados por algoritmos de clusterização. Ele mede quão bem um ponto foi agrupado, considerando tanto a coesão dentro dos clusters (quão próximos os pontos dentro de um mesmo cluster estão entre si) quanto a separação entre diferentes clusters (quão distantes os clusters estão uns dos outros). Valores mais altos do coeficiente indicam um agrupamento mais adequado, onde os pontos dentro de um cluster estão próximos entre si, e os clusters estão bem separados uns dos outros (Letra A).

front: (SEFA/PA – 2022) A estratégia de agrupamento hierárquico em que a construção da árvore é iniciada pelo nó raiz, onde todos os exemplares são alocados, inicialmente, a um único grupo e, interativamente, os grupos são divididos de acordo com algum critério de dissimilaridade, aplicado aos exemplares que os constituem e, além disso, enquanto houver grupos formados por mais de um exemplar, dois grupos distintos são criados a cada divisão, dando origem aos demais nós internos da árvore, é conhecida como:
a) método AGNES.
b) método DIANA.
c) método de k-médias.
d) método DBSCAN.
e) mapa auto organizáveis.
response: Alternativa B
comment: agrupamento hierárquico em que a construção da árvore é iniciada pelo nó raiz é o Método DIANA (Letra B).
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back: Alternativa B - agrupamento hierárquico em que a construção da árvore é iniciada pelo nó raiz é o Método DIANA (Letra B).

front: (FUNPAR / UNILA – 2014) No uso do método de agrupamento hierárquico, a formação dos agrupamentos é feita usando ligações e os resultados obtidos são dispostos a partir de um gráfico chamado:
a) Esquema de Mahalanobis.
b) Ligação completa.
c) Dendrograma.
d) Esquema de similaridades.
e) Função discriminante de Fisher.
response: Alternativa C
comment: (a) Errado. O Esquema de Mahalanobis não é um gráfico usado para mostrar a formação de agrupamentos, mas sim uma medida de distância que leva em conta a correlação entre as variáveis; (b) Errado. Ligação Completa não é um tipo de gráfico, mas sim uma abordagem específica para medir distâncias durante o processo de agrupamento; (c) Correto. O dendrograma é o gráfico utilizado para ilustrar a formação de agrupamentos no método de agrupamento hierárquico. Ele mostra as relações de proximidade entre os objetos ou pontos de dados e como os grupos são formados passo a passo, desde os menores agrupamentos (compostos por objetos individuais) até o agrupamento total que engloba todos os objetos analisados; (d) Errado. A análise de similaridade é um conceito mais amplo que pode ser visualizado de várias maneiras, mas não é o nome de um gráfico específico como o dendrograma; (e) Errado. O objetivo da Função Discriminante de Fisher é maximizar a separação entre as categorias, o que é diferente do propósito de agrupamento hierárquico, que visa agrupar dados com base em sua similaridade (Letra C).
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back: Alternativa C - (a) Errado. O Esquema de Mahalanobis não é um gráfico usado para mostrar a formação de agrupamentos, mas sim uma medida de distância que leva em conta a correlação entre as variáveis; (b) Errado. Ligação Completa não é um tipo de gráfico, mas sim uma abordagem específica para medir distâncias durante o processo de agrupamento; (c) Correto. O dendrograma é o gráfico utilizado para ilustrar a formação de agrupamentos no método de agrupamento hierárquico. Ele mostra as relações de proximidade entre os objetos ou pontos de dados e como os grupos são formados passo a passo, desde os menores agrupamentos (compostos por objetos individuais) até o agrupamento total que engloba todos os objetos analisados; (d) Errado. A análise de similaridade é um conceito mais amplo que pode ser visualizado de várias maneiras, mas não é o nome de um gráfico específico como o dendrograma; (e) Errado. O objetivo da Função Discriminante de Fisher é maximizar a separação entre as categorias, o que é diferente do propósito de agrupamento hierárquico, que visa agrupar dados com base em sua similaridade (Letra C).

front: (TCE/PE – 2017) O método de clustering k-means objetiva particionar ‘n’ observações entre ‘k’ grupos; cada observação pertence ao grupo mais próximo da média.
response: Correto
comment: o método k-means realmente particiona n observações em k grupos, sendo que cada observação pertence ao grupo mais próximo da média. Em outras palavras, ele segrega n dados em torno de k centroides, em que cada dado está associado ao grupo mais próximo da média (Correto).
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back: Correto - o método k-means realmente particiona n observações em k grupos, sendo que cada observação pertence ao grupo mais próximo da média. Em outras palavras, ele segrega n dados em torno de k centroides, em que cada dado está associado ao grupo mais próximo da média (Correto).

front: (TRE/BA – 2017) O agrupamento de dados no processo de data mining procura, em uma massa de dados que caracterizam uma população de indivíduos, grupos semelhantes e diferentes. O algoritmo baseado na teoria dos grafos e que dispensa a definição de protótipos utilizado para segmentar a base de dados em diferentes grupos é denominado:
a) K média.
b) K medoides.
c) Apriori.
d) DBSCAN.
e) Árvore geradora mínima.
response: Alternativa E
comment: dentre as opções apresentadas, a única que é baseada em teoria dos grafos e dispensa a definição de protótipos para segmentar uma base de dados em diferentes grupos é a Árvore Geradora Mínima (Letra E).
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back: Alternativa E - dentre as opções apresentadas, a única que é baseada em teoria dos grafos e dispensa a definição de protótipos para segmentar uma base de dados em diferentes grupos é a Árvore Geradora Mínima (Letra E).

front: (MAPA – 2010) No tocante ao data mining, o tipo de informação que é extraída desta ferramenta, em que se pode descobrir, por exemplo, que, quando se compra uma casa, compra-se também uma geladeira, considerando-se que essas compras são realizadas num período de duas semanas, é:
a) classificação
b) aglomeração
c) prognósticos
d) associação
e) sequência
response: Alternativa E
comment: quando fiz essa questão fui direto na associação, mas observe que ele menciona que essas compras foram realizadas num período de duas semanas. Logo, temos uma alternativa mais específica: padrões temporais. A detecção de padrões sequenciais é equivalente à detecção de associações entre eventos com certos relacionamentos temporais (Letra E).
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back: Alternativa E - quando fiz essa questão fui direto na associação, mas observe que ele menciona que essas compras foram realizadas num período de duas semanas. Logo, temos uma alternativa mais específica: padrões temporais. A detecção de padrões sequenciais é equivalente à detecção de associações entre eventos com certos relacionamentos temporais (Letra E).

front: (Prefeitura de Manaus/AM – 2022) A mineração de dados (Data Mining) envolve um conjunto de algoritmos e ferramentas que são utilizados para a exploração de dados. Assinale o algoritmo/método usado na extração de regras de associação.
a) Apriori.
b) C4.5
c) K-mean.
d) Naive Bayes.
e) PageRank.
response: Alternativa A
comment: algoritmo utilizado para extração de regras de associação é o apriori (Letra A).
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back: Alternativa A - algoritmo utilizado para extração de regras de associação é o apriori (Letra A).

front: (TCE/RS – 2018) O modelo de referência CRISP-DM tem seu ciclo de vida estruturado nas seguintes 6 fases:
a) Estruturação do Negócio, Limpeza dos Dados, Indicação das Métricas, Modelagem, Estimativa e Exportação dos Dados.
b) Otimização do Negócio, Redução dos Dados, Replicação dos Dados, Modelagem, Importação dos Dados e Backup. ENTENDIMENTO DO NEGÓCIO ENTENDIMENTO DOS DADOS PREPARAÇÃO DOS DADOS CONSTRUÇÃO DO MODELO TESTE E AVALIAÇÃO IMPLANTAÇÃO
c) Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Implantação.
d) Preparação do Negócio, Replicação dos Dados, Indexação dos Dados, Diagramação do Negócio, Estimativa e Organização.
e) Otimização do Negócio, Entendimento dos Dados, Indexação dos Dados, Exportação dos Dados, Organização e Importação dos Dados.
response: Alternativa C
comment: as fases são: Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Implantação (Letra C).
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back: Alternativa C - as fases são: Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Implantação (Letra C).

front: (TCE/PE – 2017) Durante a fase de entendimento do negócio, busca-se descrever claramente o problema, fazer a identificação dos dados e verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são interdependentes.
response: Errado
comment: fazer a identificação dos dados e verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são interdependentes (ou seja, não se sobrepõem) são atividades da fase de entendimento dos dados e, não, do negócio (Errado)
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back: Errado - fazer a identificação dos dados e verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são interdependentes (ou seja, não se sobrepõem) são atividades da fase de entendimento dos dados e, não, do negócio (Errado)

front: (CESPE / MPO – 2024) A regressão tem como objetivo a obtenção de uma equação que relacione uma variável de resposta a uma ou mais variáveis explicativas.
response: Correto
comment: A regressão é uma técnica de aprendizado supervisionado que visa encontrar uma equação matemática que descreva a relação entre uma variável dependente (resposta) e uma ou mais variáveis independentes (explicativas). O objetivo é prever a variável de resposta com base nas variáveis explicativas. Exemplos incluem prever preços de imóveis com base em características como tamanho e localização, e prever a demanda por um produto com base em variáveis econômicas.
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back: Correto - A regressão é uma técnica de aprendizado supervisionado que visa encontrar uma equação matemática que descreva a relação entre uma variável dependente (resposta) e uma ou mais variáveis independentes (explicativas). O objetivo é prever a variável de resposta com base nas variáveis explicativas. Exemplos incluem prever preços de imóveis com base em características como tamanho e localização, e prever a demanda por um produto com base em variáveis econômicas.

front: (CESPE / ANTT – 2024) Os algoritmos de regras de associação constroem regras com apenas uma única conclusão, ao contrário dos algoritmos de árvore de decisão, que tentam localizar muitas regras, cada uma delas com uma conclusão diferente.
response: Errado
comment: Tanto algoritmos de regras de associação quanto árvores de decisão podem gerar múltiplas regras. A diferença está no propósito e na forma como essas regras são utilizadas. As regras de associação geram regras com uma única consequência por regra, mas um conjunto de dados pode resultar em muitas regras. As árvores de decisão também geram múltiplas regras, cada uma levando a uma conclusão de classificação ou previsão diferente.
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back: Errado - Tanto algoritmos de regras de associação quanto árvores de decisão podem gerar múltiplas regras. A diferença está no propósito e na forma como essas regras são utilizadas. As regras de associação geram regras com uma única consequência por regra, mas um conjunto de dados pode resultar em muitas regras. As árvores de decisão também geram múltiplas regras, cada uma levando a uma conclusão de classificação ou previsão diferente.

front: (CESPE / CTI – 2024) Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças; os algoritmos de cluster podem ser categorizados em sobrepostos, hierárquicos ou probabilísticos.
response: Correto
comment: Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças. Os algoritmos de clustering podem ser categorizados como sobrepostos (onde um dado pode pertencer a mais de um cluster), hierárquicos (que constroem uma hierarquia de clusters) e probabilísticos (que utilizam modelos estatísticos para agrupar dados com base em probabilidades).
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back: Correto - Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças. Os algoritmos de clustering podem ser categorizados como sobrepostos (onde um dado pode pertencer a mais de um cluster), hierárquicos (que constroem uma hierarquia de clusters) e probabilísticos (que utilizam modelos estatísticos para agrupar dados com base em probabilidades).

front: (CESPE / DATAPREV – 2023) As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
response: Errado
comment: As técnicas de regressão são utilizadas para prever valores contínuos, não para determinar a categoria de um objeto. A descrição fornecida se refere a técnicas de classificação, que utilizam um conjunto finito de hipóteses para categorizar objetos com base em seus atributos previsores. Regressão e classificação são duas abordagens distintas de aprendizado supervisionado.
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back: Errado - As técnicas de regressão são utilizadas para prever valores contínuos, não para determinar a categoria de um objeto. A descrição fornecida se refere a técnicas de classificação, que utilizam um conjunto finito de hipóteses para categorizar objetos com base em seus atributos previsores. Regressão e classificação são duas abordagens distintas de aprendizado supervisionado.

front: (CESPE / DATAPREV – 2023) A regra de associação é uma técnica que busca relações de co- ocorrência entre objetos de uma base de dados.
response: Correto
comment: A regra de associação é uma técnica que busca identificar relações de co-ocorrência entre objetos em uma base de dados. Ela é amplamente utilizada em mineração de dados para descobrir padrões interessantes, como produtos frequentemente comprados juntos em transações de mercado. Um exemplo clássico é a análise de cestas de compras.
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back: Correto - A regra de associação é uma técnica que busca identificar relações de co-ocorrência entre objetos em uma base de dados. Ela é amplamente utilizada em mineração de dados para descobrir padrões interessantes, como produtos frequentemente comprados juntos em transações de mercado. Um exemplo clássico é a análise de cestas de compras.

front: (CESPE / AGER-MT – 2023) Em machine learning, quando algoritmos de aprendizado de máquina são usados para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados, de forma tal que os algoritmos descobrem padrões ocultos sem a necessidade de intervenção humana, usa-se a forma de aprendizado do tipo:
a) não supervisionado.
b) supervisionado.
c) over fitting.
d) under fitting.
e) classificação.
response: Letra A
comment: (a) Correto. No aprendizado não supervisionado, os algoritmos analisam e agrupam conjuntos de dados não rotulados, descobrindo padrões ocultos sem a necessidade de intervenção humana; (b) Errado. O aprendizado supervisionado envolve dados rotulados, onde o algoritmo é treinado com exemplos de entrada e saída para prever resultados em novos dados; (c) Errado. Overfitting é um problema em machine learning onde o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados – não é um tipo de aprendizado; (d) Errado. Underfitting ocorre quando um modelo é muito simples e não captura a complexidade dos dados – também não é um tipo de aprendizado; (e) Errado. Classificação é uma tarefa dentro do aprendizado supervisionado, onde o objetivo é categorizar dados em classes predefinidas, não um tipo de aprendizado.
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back: Letra A - (a) Correto. No aprendizado não supervisionado, os algoritmos analisam e agrupam conjuntos de dados não rotulados, descobrindo padrões ocultos sem a necessidade de intervenção humana; (b) Errado. O aprendizado supervisionado envolve dados rotulados, onde o algoritmo é treinado com exemplos de entrada e saída para prever resultados em novos dados; (c) Errado. Overfitting é um problema em machine learning onde o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados – não é um tipo de aprendizado; (d) Errado. Underfitting ocorre quando um modelo é muito simples e não captura a complexidade dos dados – também não é um tipo de aprendizado; (e) Errado. Classificação é uma tarefa dentro do aprendizado supervisionado, onde o objetivo é categorizar dados em classes predefinidas, não um tipo de aprendizado.

front: (CESPE / SEFIN de Fortaleza-CE – 2023) Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item a seguir. Em aprendizado de máquina, as características de entrada e saída são definidas, respectivamente, como atributos previsores e atributos alvo ou meta.
response: Correto
comment: Em aprendizado de máquina, as características de entrada são chamadas de atributos previsores ou features, pois são usadas para fazer previsões. A variável de saída é conhecida como atributo alvo ou meta (target), pois é o valor que o modelo tenta prever com base nos atributos previsores. Esse processo de mapeamento de atributos de entrada para a saída é fundamental para o treinamento de modelos de aprendizado supervisionado.
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back: Correto - Em aprendizado de máquina, as características de entrada são chamadas de atributos previsores ou features, pois são usadas para fazer previsões. A variável de saída é conhecida como atributo alvo ou meta (target), pois é o valor que o modelo tenta prever com base nos atributos previsores. Esse processo de mapeamento de atributos de entrada para a saída é fundamental para o treinamento de modelos de aprendizado supervisionado.

front: (CESPE / SEFIN de Fortaleza-CE – 2023) Nos algoritmos de aprendizado por reforço, o agente recebe uma recompensa atrasada na próxima etapa de tempo para avaliar sua ação anterior; seu objetivo, então, é maximizar a recompensa.
response: Correto
comment: No aprendizado por reforço, o agente interage com o ambiente e, com base em suas ações, recebe recompensas (que podem ser atrasadas) que indicam o quão boa foi a ação tomada. O objetivo do agente é aprender uma política de ações que maximize a soma das recompensas ao longo do tempo, mesmo que algumas recompensas sejam recebidas em etapas futuras.
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back: Correto - No aprendizado por reforço, o agente interage com o ambiente e, com base em suas ações, recebe recompensas (que podem ser atrasadas) que indicam o quão boa foi a ação tomada. O objetivo do agente é aprender uma política de ações que maximize a soma das recompensas ao longo do tempo, mesmo que algumas recompensas sejam recebidas em etapas futuras.

front: (CESPE / DATAPREV – 2023) Um sistema de aprendizado não supervisionado, dotado de um conjunto de dados de treinamento que foram classificados manualmente, tenta aprender, a partir desses dados de treinamento, uma forma de classificá-los, bem como de classificar novos dados, ainda não observados.
response: Errado
comment: Em um sistema de aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com dados que não foram classificados manualmente. O objetivo do aprendizado não supervisionado é identificar padrões, agrupamentos ou relações inerentes nos dados sem ter rótulos ou classificações pré-definidos. Por outro lado, quando se utiliza um conjunto de dados de treinamento classificados manualmente para aprender e classificar novos dados, estamos lidando com aprendizado supervisionado. Esse é o método utilizado para prever ou classificar novos dados com base em exemplos de treinamento.
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back: Errado - Em um sistema de aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com dados que não foram classificados manualmente. O objetivo do aprendizado não supervisionado é identificar padrões, agrupamentos ou relações inerentes nos dados sem ter rótulos ou classificações pré-definidos. Por outro lado, quando se utiliza um conjunto de dados de treinamento classificados manualmente para aprender e classificar novos dados, estamos lidando com aprendizado supervisionado. Esse é o método utilizado para prever ou classificar novos dados com base em exemplos de treinamento.

front: (CESPE / CNMP - 2023) O data mining é um processo usado para extrair e analisar informações que revelam padrões ou tendências estratégicas do negócio.
response: Correto
comment: Perfeito! Data Mining é um processo usado para extrair e analisar informações que revelam padrões ou tendências estratégicas do negócio, fornecendo insights valiosos para auxiliar na tomada de decisões e no desenvolvimento de estratégias empresariais.
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back: Correto - Perfeito! Data Mining é um processo usado para extrair e analisar informações que revelam padrões ou tendências estratégicas do negócio, fornecendo insights valiosos para auxiliar na tomada de decisões e no desenvolvimento de estratégias empresariais.

front: (CESPE / TRT8 – 2022) Acerca de modelos preditivos e descritivos, assinale a opção correta:
a) Com um modelo não supervisionado consegue-se construir um estimador a partir de exemplos rotulados.
b) Um modelo supervisionado refere-se à identificação de informações relevantes nos dados sem a presença de um elemento externo para orientar o aprendizado.
c) Com o uso de técnicas do modelo não supervisionado, consegue-se prever com exatidão o resultado de uma eleição utilizando pesquisas como parâmetro.
d) A análise de agrupamento pertence ao paradigma de aprendizado não supervisionado, em que o aprendizado é dirigido aos dados, não requerendo conhecimento prévio sobre as suas classes ou categorias.
e) Tendo como objetivo encontrar padrões ou tendências para auxiliar o entendimento dos dados, deve-se usar técnicas do modelo supervisionado.
response: Letra D
comment: (a) Errado, os modelos não supervisionados não utilizam exemplos rotulados; (b) Errado, esse seria o modelo não supervisionado; (c) Errado, modelos não preveem dados com exatidão; (d) Correto, a análise de agrupamento realmente utiliza o paradigma não supervisionado, isto é, aquele que não necessita de conhecimento prévio de classes, categorias ou rótulos; (e) Errado, é possível utilizar técnicas do modelo não supervisionado ou do modelo por esforço.
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back: Letra D - (a) Errado, os modelos não supervisionados não utilizam exemplos rotulados; (b) Errado, esse seria o modelo não supervisionado; (c) Errado, modelos não preveem dados com exatidão; (d) Correto, a análise de agrupamento realmente utiliza o paradigma não supervisionado, isto é, aquele que não necessita de conhecimento prévio de classes, categorias ou rótulos; (e) Errado, é possível utilizar técnicas do modelo não supervisionado ou do modelo por esforço.

front: (CESPE / ISS-Aracaju – 2021) Em um projeto de data mining, a coleta do dado que será garimpado ocorre no processo de:
a) mineração.
b) preparação.
c) aplicação.
d) associação.
e) classificação.
response: Letra B
comment: A etapa de preparação de dados é responsável por carregar os dados identificados e prepará-los para análise por métodos de mineração de dados.
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back: Letra B - A etapa de preparação de dados é responsável por carregar os dados identificados e prepará-los para análise por métodos de mineração de dados.

front: (CESPE / ISS-Aracaju – 2021) De acordo com o modelo CRSP-DM, a seleção das técnicas que serão aplicadas nos dados selecionados ocorre na fase de:
a) modelagem.
b) entendimento dos dados.
c) entendimento do negócio.
d) avaliação.
e) preparação dos dados.
response: Letra A
comment: Crisp-dm DESCRIÇÃO Entendimento do negócio Busca compreender das necessidades gerenciais e dos objetivos e requisitos de negócio que devem ser atendidos pela mineração de dados. Entendimento dos dados Busca identificar os dados relevantes das diferentes fontes de dados. Preparação dos dados Busca carregar os dados identificados no passo anterior e prepará-los para análise por métodos de mineração de dados. Construção do modelo Busca selecionar e aplicar técnicas de modelagem a um conjunto de dados previamente preparado. Teste e avaliação Busca testar e avaliar os modelos desenvolvidos. implantação Busca organizar o conhecimento adquirido com a exploração dos dados de forma que o usuário possa compreendê-lo. A etapa de Construção do Modelo (também chamada de Modelagem) é responsável por selecionar e aplicar técnicas de modelagem a um conjunto de dados previamente preparado. Detalhe: mais uma questão desleixada, visto que o nome do modelo é CRISP-DM e, não, CRSP-DM!
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back: Letra A - Crisp-dm DESCRIÇÃO Entendimento do negócio Busca compreender das necessidades gerenciais e dos objetivos e requisitos de negócio que devem ser atendidos pela mineração de dados. Entendimento dos dados Busca identificar os dados relevantes das diferentes fontes de dados. Preparação dos dados Busca carregar os dados identificados no passo anterior e prepará-los para análise por métodos de mineração de dados. Construção do modelo Busca selecionar e aplicar técnicas de modelagem a um conjunto de dados previamente preparado. Teste e avaliação Busca testar e avaliar os modelos desenvolvidos. implantação Busca organizar o conhecimento adquirido com a exploração dos dados de forma que o usuário possa compreendê-lo. A etapa de Construção do Modelo (também chamada de Modelagem) é responsável por selecionar e aplicar técnicas de modelagem a um conjunto de dados previamente preparado. Detalhe: mais uma questão desleixada, visto que o nome do modelo é CRISP-DM e, não, CRSP-DM!

front: (CESPE / ISS-Aracaju – 2021) O enriquecimento de dados da etapa de pré-processamento e preparação do data mining tem como objetivo:
a) a deduplicidade de registros.
b) a seleção de amostras.
c) a integração de bases diferentes.
d) o tratamento de valores nulos.
e) o acréscimo de dados à base já existentes.
response: Letra E
comment: De acordo com Navathe, as etapas de Descoberta do Conhecimento (KDD) são compostas por seis etapas, sendo que as quatro primeiras são agrupadas em uma etapa de pré-processamento. 1 SELEÇÃO DE DADOS Dados sobre itens ou categorias são selecionados. 2 LIMPEZA DE DADOS Dados são corrigidos ou eliminados dados incorretos. 3 ENRIQUECIMENTO DE DADOS Dados são melhorados com fontes de informações adicionais. 4 TRANSFORMAÇÃO DE DADOS Dados são reduzidos por meio de sumarizações, agregações e discretizações. 5 MINERAÇÃO DE DADOS Padrões úteis são descobertos. 6 EXIBIÇÃO DE DADOS Informações descobertas são exibidas ou relatórios são construídos. Dito isso, o enriquecimento de dados tem o objetivo de melhorar os dados com fontes de informações adicionais, isto é, acrescer dados à base de dados já existente.
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back: Letra E - De acordo com Navathe, as etapas de Descoberta do Conhecimento (KDD) são compostas por seis etapas, sendo que as quatro primeiras são agrupadas em uma etapa de pré-processamento. 1 SELEÇÃO DE DADOS Dados sobre itens ou categorias são selecionados. 2 LIMPEZA DE DADOS Dados são corrigidos ou eliminados dados incorretos. 3 ENRIQUECIMENTO DE DADOS Dados são melhorados com fontes de informações adicionais. 4 TRANSFORMAÇÃO DE DADOS Dados são reduzidos por meio de sumarizações, agregações e discretizações. 5 MINERAÇÃO DE DADOS Padrões úteis são descobertos. 6 EXIBIÇÃO DE DADOS Informações descobertas são exibidas ou relatórios são construídos. Dito isso, o enriquecimento de dados tem o objetivo de melhorar os dados com fontes de informações adicionais, isto é, acrescer dados à base de dados já existente.

front: (CESPE / PCDF – 2021) Uma das aplicações de Python é o aprendizado de máquina, que pode ser exemplificado por um programa de computador que aprende com a experiência de detectar imagens de armas e de explosivos em vídeos, tendo seu desempenho medido e melhorando por meio dos erros e de acertos decorrentes da experiência de detecção.
response: Correto
comment: Nada melhor do que a justificativa da própria banca: “O exemplo apresentado enquadra-se na definição atual de aprendizado de máquina. O que é aprendizado de máquina? Duas definições de aprendizado de máquina são oferecidas. Arthur Samuel o descreveu como: “o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Essa é uma definição mais antiga e informal. Na definição mais moderna, “um programa de computador aprende com a experiência E com relação a alguma classe de tarefas T e medida de desempenho P, se seu desempenho nas tarefas em T, conforme medido por P, melhora com a experiência E. Por exemplo, jogar damas. E = a experiência de jogar muitos jogos de damas; T = a tarefa de jogar damas. P = a probabilidade de o programa vencer o próximo jogo”. Perfeito! Python é realmente muito utilizado com Aprendizado de Máquina (Machine Learning). O exemplo também está correto: à medida que a máquina vai aprendendo a identificar armas e explosivos em vídeos, seu desempenho vai sendo medido e melhorado.
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back: Correto - Nada melhor do que a justificativa da própria banca: “O exemplo apresentado enquadra-se na definição atual de aprendizado de máquina. O que é aprendizado de máquina? Duas definições de aprendizado de máquina são oferecidas. Arthur Samuel o descreveu como: “o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Essa é uma definição mais antiga e informal. Na definição mais moderna, “um programa de computador aprende com a experiência E com relação a alguma classe de tarefas T e medida de desempenho P, se seu desempenho nas tarefas em T, conforme medido por P, melhora com a experiência E. Por exemplo, jogar damas. E = a experiência de jogar muitos jogos de damas; T = a tarefa de jogar damas. P = a probabilidade de o programa vencer o próximo jogo”. Perfeito! Python é realmente muito utilizado com Aprendizado de Máquina (Machine Learning). O exemplo também está correto: à medida que a máquina vai aprendendo a identificar armas e explosivos em vídeos, seu desempenho vai sendo medido e melhorado.

front: (CESPE / PCDF – 2021) A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva da mineração de dados, a que viabiliza o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes.
response: Errado
comment: Nada melhor do que a justificativa da própria banca: “A detecção de fraudes é uma das aplicações da técnica “detecção de anomalias” da mineração de dados. Detecção de anomalia A detecção de anomalias pode ser vista como o outro lado do cluster — ou seja, encontrar instâncias de dados que são incomuns e não se enquadram em nenhum padrão estabelecido. A detecção de fraude é um exemplo de detecção de anomalias. Embora a detecção de fraude possa ser vista como um problema para a modelagem preditiva, a relativa raridade de transações fraudulentas e a velocidade com que os criminosos desenvolvem novos tipos de fraude significam que qualquer modelo preditivo provavelmente terá baixa precisão e se tornará rapidamente desatualizado. Assim, a detecção de anomalias se concentra em modelar o que é um comportamento normal para identificar transações incomuns. Modelagem descritiva A modelagem descritiva, ou clustering, também divide os dados em grupos. Com o agrupamento, no entanto, os grupos apropriados não são conhecidos com antecedência; os padrões descobertos pela análise dos dados são usados para determinar os grupos”. De fato, a questão trata de detecção de anomalia e, não, modelagem descritiva. O algoritmo identifica que determinado comportamento não se encaixa em nenhum padrão pré-estabelecido.
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back: Errado - Nada melhor do que a justificativa da própria banca: “A detecção de fraudes é uma das aplicações da técnica “detecção de anomalias” da mineração de dados. Detecção de anomalia A detecção de anomalias pode ser vista como o outro lado do cluster — ou seja, encontrar instâncias de dados que são incomuns e não se enquadram em nenhum padrão estabelecido. A detecção de fraude é um exemplo de detecção de anomalias. Embora a detecção de fraude possa ser vista como um problema para a modelagem preditiva, a relativa raridade de transações fraudulentas e a velocidade com que os criminosos desenvolvem novos tipos de fraude significam que qualquer modelo preditivo provavelmente terá baixa precisão e se tornará rapidamente desatualizado. Assim, a detecção de anomalias se concentra em modelar o que é um comportamento normal para identificar transações incomuns. Modelagem descritiva A modelagem descritiva, ou clustering, também divide os dados em grupos. Com o agrupamento, no entanto, os grupos apropriados não são conhecidos com antecedência; os padrões descobertos pela análise dos dados são usados para determinar os grupos”. De fato, a questão trata de detecção de anomalia e, não, modelagem descritiva. O algoritmo identifica que determinado comportamento não se encaixa em nenhum padrão pré-estabelecido.

front: (CESPE / APEX – 2021) m data mining revela informações que consultas manuais não poderiam revelar efetivamente. Por exemplo, em data mining, o algoritmo de classificação permite:
a) dividir o banco de dados em segmentos cujos membros compartilhem características iguais por meio de redes neurais.
b) analisar os dados históricos armazenados em um banco de dados e gerar automaticamente um modelo que possa prever comportamentos futuros.
c) mapear dados por meio da técnica estatística e, assim, obter um valor de previsão a partir de técnicas de regressão linear e não linear.
d) estabelecer relações entre itens que estejam juntos em determinado registro, o que é conhecido como análise de cesta de compras.
response: Letra B
comment: (a) Errado. Na classificação, os dados já são previamente segmentados/rotulados – esse item trata de agrupamento; (b) Correto, a classificação nos leva à previsão; (c) Errado, esse item trata da regressão; (d) Errado, esse item trata da associação.
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back: Letra B - (a) Errado. Na classificação, os dados já são previamente segmentados/rotulados – esse item trata de agrupamento; (b) Correto, a classificação nos leva à previsão; (c) Errado, esse item trata da regressão; (d) Errado, esse item trata da associação.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) A fase de implantação do CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo construído para atingir os objetivos do negócio.
response: Correto
comment: Perfeito! As fases do CRISP-DM são: (1) Entendimento do Negócio; (2) Entendimento dos Dados; (3) Preparação dos Dados; (4) Construção do Modelo; (5) Teste e Avaliação; e (6) Implantação/Implementação. Note que a implantação realmente deve ocorrer após a avaliação.
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back: Correto - Perfeito! As fases do CRISP-DM são: (1) Entendimento do Negócio; (2) Entendimento dos Dados; (3) Preparação dos Dados; (4) Construção do Modelo; (5) Teste e Avaliação; e (6) Implantação/Implementação. Note que a implantação realmente deve ocorrer após a avaliação.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) A descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD (Knowledge-Discovery), é a etapa principal do processo de mineração de dados.
response: Errado
comment: Bastava lembrar da nossa figurinha de KDD! A Mineração de Dados (Data Mining) é a etapa principal do processo de descoberta de conhecimento em base de dados e, não, o inverso.
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back: Errado - Bastava lembrar da nossa figurinha de KDD! A Mineração de Dados (Data Mining) é a etapa principal do processo de descoberta de conhecimento em base de dados e, não, o inverso.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) Na mineração de dados preditiva, ocorre a geração de um conhecimento obtido de experiências anteriores para ser aplicado em situações futuras.
response: Correto
comment: A Análise Preditiva combina técnicas de estatística, mineração de dados e aprendizagem de máquina (Machine Learning) para encontrar significado em grandes quantidades de dados, trabalhando com probabilidades, predições, entre outros para antecipar comportamentos futuros com base em eventos passados. Responde à pergunta: “O que vai acontecer?”, portanto o conhecimento obtido de experiências passadas poderá ser aplicado em situações futuras.
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back: Correto - A Análise Preditiva combina técnicas de estatística, mineração de dados e aprendizagem de máquina (Machine Learning) para encontrar significado em grandes quantidades de dados, trabalhando com probabilidades, predições, entre outros para antecipar comportamentos futuros com base em eventos passados. Responde à pergunta: “O que vai acontecer?”, portanto o conhecimento obtido de experiências passadas poderá ser aplicado em situações futuras.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para caracterizar, por exemplo, hábitos de consumo de clientes: suas preferências são identificadas e em seguida associadas a outros potenciais produtos de interesse.
response: Correto
comment: Na Mineração de Dados, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. Em outras palavras, essa técnica permite buscar padrões frequentes para identificar hábitos de consumo – também conhecido como Análise de Cesta de Compras. Estudam-se os padrões e preferências de compra do consumidor por meio de coletas e análises de dados.
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back: Correto - Na Mineração de Dados, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. Em outras palavras, essa técnica permite buscar padrões frequentes para identificar hábitos de consumo – também conhecido como Análise de Cesta de Compras. Estudam-se os padrões e preferências de compra do consumidor por meio de coletas e análises de dados.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) Na primeira fase do CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), há o entendimento dos dados para que se analise a qualidade destes.
response: Errado
comment: Opa... as fases do CRISP-DM são: (1) Entendimento do Negócio; (2) Entendimento dos Dados; (3) Preparação dos Dados; (4) Construção do Modelo; (5) Teste e Avaliação; e (6) Implantação/Implementação. Logo, a primeira fase é o entendimento do negócio e, não, o entendimento dos dados.
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back: Errado - Opa... as fases do CRISP-DM são: (1) Entendimento do Negócio; (2) Entendimento dos Dados; (3) Preparação dos Dados; (4) Construção do Modelo; (5) Teste e Avaliação; e (6) Implantação/Implementação. Logo, a primeira fase é o entendimento do negócio e, não, o entendimento dos dados.

front: CESPE / TCE-RJ – 2021) No método de classificação para mineração de dados, a filiação dos objetos é obtida por meio de um processo não supervisionado de aprendizado, em que somente as variáveis de entrada são apresentadas para o algoritmo.
response: Errado
comment: O método de classificação é supervisionado, logo as variáveis de saída são conhecidas de antemão, portanto também são apresentadas para o algoritmo.
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back: Errado - O método de classificação é supervisionado, logo as variáveis de saída são conhecidas de antemão, portanto também são apresentadas para o algoritmo.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) No método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos.
response: Correto
comment: Heurística é uma técnica que permite aprimorar progressivamente o processo de busca por soluções para um problema. Em outras palavras, algoritmos com heurísticas buscam resolver problemas por aproximações progressivas. Eles são bastante utilizados em análises de agrupamento, uma vez que essa é uma técnica não supervisionada, logo não possui categorias de saída pré-definidas – o próprio algoritmo deve aprender a encontrar similaridades sem a intervenção de um ser humano. Dito isso, algoritmos com heurísticas são extremamente adequados para descobrir agregações naturais entre objetos.
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back: Correto - Heurística é uma técnica que permite aprimorar progressivamente o processo de busca por soluções para um problema. Em outras palavras, algoritmos com heurísticas buscam resolver problemas por aproximações progressivas. Eles são bastante utilizados em análises de agrupamento, uma vez que essa é uma técnica não supervisionada, logo não possui categorias de saída pré-definidas – o próprio algoritmo deve aprender a encontrar similaridades sem a intervenção de um ser humano. Dito isso, algoritmos com heurísticas são extremamente adequados para descobrir agregações naturais entre objetos.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) O fator de suporte e o fator de confiança são dois índices utilizados para definir o grau de certeza de uma regra de associação.
response: Correto
comment: Perfeito! Ambas são medidas utilizadas para medir a qualidade ou grau de certeza de uma regra de associação.
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back: Correto - Perfeito! Ambas são medidas utilizadas para medir a qualidade ou grau de certeza de uma regra de associação.

front: (CESPE / TCE-RJ – 2021) Os principais métodos de análise de agrupamentos em mineração de dados incluem redes neurais, lógica difusa, métodos estatísticos e algoritmos genéticos.
response: Correto
comment: Perfeito! Existem vários métodos de realizar a clusterização, tais como: redes neurais, lógica difusa, métodos estatísticos e algoritmos genéticos – notem que alguns métodos podem ser utilizados em diversas técnicas de mineração de dados.
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back: Correto - Perfeito! Existem vários métodos de realizar a clusterização, tais como: redes neurais, lógica difusa, métodos estatísticos e algoritmos genéticos – notem que alguns métodos podem ser utilizados em diversas técnicas de mineração de dados.

front: (CESPE / Polícia Federal – 2021) A análise de clustering é uma tarefa que consiste em agrupar um conjunto de objetos de tal forma que estes, juntos no mesmo grupo, sejam mais semelhantes entre si que em outros grupos.
response: Correto
comment: A análise de clustering, também conhecida como agrupamento, é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que tem como objetivo dividir um conjunto de objetos em grupos, ou clusters, de modo que os objetos em cada grupo sejam mais semelhantes entre si do que com aqueles em outros grupos. Esta semelhança é geralmente medida com base em características ou distâncias definidas no espaço de atributos dos dados. Clustering é uma ferramenta comum em mineração de dados e análise de big data, utilizada em diversos campos como marketing, biologia, bibliotecas digitais, análise de redes sociais, entre outros. Em suma: a análise de clustering (agrupamento) é uma técnica de mineração de dados que identifica e separa objetos semelhantes entre si e diferentes dos demais.
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back: Correto - A análise de clustering, também conhecida como agrupamento, é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que tem como objetivo dividir um conjunto de objetos em grupos, ou clusters, de modo que os objetos em cada grupo sejam mais semelhantes entre si do que com aqueles em outros grupos. Esta semelhança é geralmente medida com base em características ou distâncias definidas no espaço de atributos dos dados. Clustering é uma ferramenta comum em mineração de dados e análise de big data, utilizada em diversos campos como marketing, biologia, bibliotecas digitais, análise de redes sociais, entre outros. Em suma: a análise de clustering (agrupamento) é uma técnica de mineração de dados que identifica e separa objetos semelhantes entre si e diferentes dos demais.

front: (CESPE / ME – 2020) Aprendizagem de máquina pode ajudar a clusterização na identificação de outliers, que são objetos completamente diferentes do padrão da amostra.
response: Correto
comment: Outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros. Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise. Entender os outliers é fundamental em uma análise de dados por pelo menos dois aspectos: Os outliers podem enviesar negativamente todo o resultado de uma análise; O comportamento dos outliers pode ser justamente o que está sendo procurado. O aprendizado de máquina pode ser usado para tratar outliers de um conjunto de dados de forma adequada.
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back: Correto - Outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros. Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise. Entender os outliers é fundamental em uma análise de dados por pelo menos dois aspectos: Os outliers podem enviesar negativamente todo o resultado de uma análise; O comportamento dos outliers pode ser justamente o que está sendo procurado. O aprendizado de máquina pode ser usado para tratar outliers de um conjunto de dados de forma adequada.

front: (CESPE / ME – 2020) A técnica de associação é utilizada para indicar um grau de afinidade entre registros de eventos diferentes, para permitir o processo de data mining.
response: Correto
comment: Regras de Associação realmente descobrem correlações entre variáveis indicando afinidades entre registros de eventos. Elas têm como premissa básica encontrar elementos que implicam na presença de outros elementos em uma mesma transação, ou seja, encontrar relacionamentos ou padrões frequentes entre conjuntos de dados.
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back: Correto - Regras de Associação realmente descobrem correlações entre variáveis indicando afinidades entre registros de eventos. Elas têm como premissa básica encontrar elementos que implicam na presença de outros elementos em uma mesma transação, ou seja, encontrar relacionamentos ou padrões frequentes entre conjuntos de dados.

front: (CESPE / ME – 2020) No modelo CRISP-DM, a fase na qual se planejam todas as atividades para carga dos dados é denominada entendimento dos dados.
response: Errado
comment: Opa... o entendimento das atividades é feito na fase de Entendimento do Negócio.
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back: Errado - Opa... o entendimento das atividades é feito na fase de Entendimento do Negócio.

front: (CESPE / ME – 2020) Na etapa de mineração do data mining, ocorre a seleção dos conjuntos de dados que serão utilizados no processo de mining.
response: Errado
comment: Na etapa de Mineração do Data Mining ocorre a seleção dos conjuntos de dados que serão utilizados no processo de mining? Essa frase não faz nenhum sentido – Data Mining é somente a tradução de Mineração de Dados.
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back: Errado - Na etapa de Mineração do Data Mining ocorre a seleção dos conjuntos de dados que serão utilizados no processo de mining? Essa frase não faz nenhum sentido – Data Mining é somente a tradução de Mineração de Dados.

front: (CESPE / Ministério da Economia – 2020) A técnica de agregação na mineração de dados atua em conjunto de registros que tenham sido previamente classificados.
response: Errado
comment: Opa... a técnica de agregação (também chamada de agrupamentos, clusters, grupos, aglomerados ou segmentos) atua em conjunto de registros que não tenham sido previamente classificados, uma vez que utilizam uma abordagem de aprendizagem não supervisionada.
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back: Errado - Opa... a técnica de agregação (também chamada de agrupamentos, clusters, grupos, aglomerados ou segmentos) atua em conjunto de registros que não tenham sido previamente classificados, uma vez que utilizam uma abordagem de aprendizagem não supervisionada.

front: (CESPE / Ministério da Economia – 2020) O objetivo da etapa de pré-processamento é diminuir a quantidade de dados que serão analisados, por meio da aplicação de filtros e de eliminadores de palavras.
response: Correto
comment: A etapa de pré-processamento diz respeito a um conjunto de atividades preparatórias que utiliza algoritmos de naturezas diferentes, mas com objetivos maiores em comum: diminuir a quantidade de dados a ser processado, diminuir a ambiguidade das expressões linguísticas e estruturar as informações como tuplas. Eu diria que reduzir a quantidade de dados a serem analisados é um objetivo secundário, mas – de acordo com alguns autores – ainda é um dos objetivos da etapa de pré-processamento. Questão complicada...
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back: Correto - A etapa de pré-processamento diz respeito a um conjunto de atividades preparatórias que utiliza algoritmos de naturezas diferentes, mas com objetivos maiores em comum: diminuir a quantidade de dados a ser processado, diminuir a ambiguidade das expressões linguísticas e estruturar as informações como tuplas. Eu diria que reduzir a quantidade de dados a serem analisados é um objetivo secundário, mas – de acordo com alguns autores – ainda é um dos objetivos da etapa de pré-processamento. Questão complicada...

front: (CESPE / Ministério da Economia – 2020) Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis.
response: Correto
comment: Perfeito! A técnica de previsão é utilizada para modelar e encontrar padrões que utilizam dados históricos para realizar previsões de tendências, padrões de comportamentos ou eventos futuros. Ela o faz por meio do estudo probabilístico entre duas ou mais variáveis.
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back: Correto - Perfeito! A técnica de previsão é utilizada para modelar e encontrar padrões que utilizam dados históricos para realizar previsões de tendências, padrões de comportamentos ou eventos futuros. Ela o faz por meio do estudo probabilístico entre duas ou mais variáveis.

front: (CESPE / ME – 2020) Outlier ou anomalias são padrões nos dados que não estão de acordo com uma noção bem definida de comportamento normal.
response: Correto
comment: outliers são valores extremos que se desviam de outras observações nos dados – eles podem indicar uma variabilidade em uma medição, erros experimentais ou uma novidade. Em outras palavras, um outlier é uma observação que diverge de um padrão geral em uma amostra.
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back: Correto - outliers são valores extremos que se desviam de outras observações nos dados – eles podem indicar uma variabilidade em uma medição, erros experimentais ou uma novidade. Em outras palavras, um outlier é uma observação que diverge de um padrão geral em uma amostra.

front: (CESPE / ME – 2020) A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sumarização, a predição, o controle e a estimação.
response: Correto
comment: A análise de regressão consiste na realização de uma análise estatística com o objetivo de verificar a existência de uma relação funcional entre uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes. De maneira geral, a análise de regressão tem como objetivos a sumarização, a predição, o controle, a estimação, a seleção de variáveis e a inferência.
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back: Correto - A análise de regressão consiste na realização de uma análise estatística com o objetivo de verificar a existência de uma relação funcional entre uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes. De maneira geral, a análise de regressão tem como objetivos a sumarização, a predição, o controle, a estimação, a seleção de variáveis e a inferência.

front: (CESPE / TJ-AM – 2019) A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um processo de data mining.
response: Correto
comment: Perfeito! A base da mineração de dados compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: Estatística (o estudo numérico das relações entre dados), Inteligência Artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e Machine Learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões).
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back: Correto - Perfeito! A base da mineração de dados compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: Estatística (o estudo numérico das relações entre dados), Inteligência Artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e Machine Learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões).

front: (CESPE / POLÍCIA FEDERAL – 2018) Pode-se definir mineração de dados como o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis.
response: Correto
comment: De fato, a mineração de dados identifica em um grande conjunto de dados, padrões válidos, novos potencialmente úteis e – ao final – compreensíveis. Perfeito!
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back: Correto - De fato, a mineração de dados identifica em um grande conjunto de dados, padrões válidos, novos potencialmente úteis e – ao final – compreensíveis. Perfeito!

front: (CESPE / FUB – 2018) No Data Mining, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis.
response: Correto
comment: Perfeito! Na Mineração de Dados, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. Uma regra de associação pode ser vista como uma expressão da forma X → Y, onde há a relação dos valores de X e Y em um certo conjunto de valores (Ex: {fralda} → {cerveja}).
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back: Correto - Perfeito! Na Mineração de Dados, uma regra de associação relaciona a presença de um conjunto de itens com outra faixa de valores de um outro conjunto de variáveis. Uma regra de associação pode ser vista como uma expressão da forma X → Y, onde há a relação dos valores de X e Y em um certo conjunto de valores (Ex: {fralda} → {cerveja}).

front: (CESPE / Polícia Federal – 2018) A mineração de dados se caracteriza especialmente pela busca de informações em grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, alicerçados no conceito dos 4V’s: volume de mineração, variedade de algoritmos, velocidade de aprendizado e veracidade dos padrões.
response: Errado
comment: Opa... a questão trata de Big Data e, não, Mineração de Dados!
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back: Errado - Opa... a questão trata de Big Data e, não, Mineração de Dados!

front: (CESPE / Polícia Federal – 2018) Descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras é um dos objetivos da mineração de dados, que utiliza a estatística, a inteligência artificial e os algoritmos de aprendizagem de máquina.
response: Correto
comment: Descobrir conexões escondidas? Prever tendências futuras? Ambas são objetivos comuns da mineração de dados. Além disso, ela realmente utiliza estatística, inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem de máquina. O processo de minerar dados para descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras tem uma longa história. Sua base compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: Estatística (o estudo numérico das relações entre dados), Inteligência Artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e Machine Learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões).
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back: Correto - Descobrir conexões escondidas? Prever tendências futuras? Ambas são objetivos comuns da mineração de dados. Além disso, ela realmente utiliza estatística, inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem de máquina. O processo de minerar dados para descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras tem uma longa história. Sua base compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: Estatística (o estudo numérico das relações entre dados), Inteligência Artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e Machine Learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões).

front: (CESPE / Polícia Federal – 2018) Situação hipotética: Na ação de obtenção de informações por meio de aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Assertiva: Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação.
response: Correto
comment: Perfeito! Examinar características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes é um exemplo típico do processo de classificação (que realmente é um algoritmo de aprendizagem supervisionado).
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back: Correto - Perfeito! Examinar características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes é um exemplo típico do processo de classificação (que realmente é um algoritmo de aprendizagem supervisionado).

front: (CESPE / EBSERH – 2018) A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.
response: Correto
comment: Perfeito! O conhecimento normalmente é classificado como indutivo ou dedutivo. O conhecimento dedutivo deduz novas informações com base na aplicação de regras lógicas previamente especificadas de dedução sobre o dado indicado. Já a mineração de dados enfoca o conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões com base nos dados fornecidos.
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back: Correto - Perfeito! O conhecimento normalmente é classificado como indutivo ou dedutivo. O conhecimento dedutivo deduz novas informações com base na aplicação de regras lógicas previamente especificadas de dedução sobre o dado indicado. Já a mineração de dados enfoca o conhecimento indutivo, que descobre novas regras e padrões com base nos dados fornecidos.

front: (CESPE / IPHAN – 2018) Na busca de padrões no data mining, é comum a utilização do aprendizado não supervisionado, em que um agente externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada e seus correspondentes padrões de saída, comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a resposta esperada.
response: Errado
comment: Se o agente externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada, então ele os conhece de antemão. Dessa forma, trata-se de um aprendizado supervisionado e, não, um aprendizado não supervisionado.
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back: Errado - Se o agente externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada, então ele os conhece de antemão. Dessa forma, trata-se de um aprendizado supervisionado e, não, um aprendizado não supervisionado.

front: (CESPE / STJ – 2018) O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja executado dentro dos data warehouses.
response: Errado
comment: Vocês não precisam entender o que são dimensões e fatos – basta lembrar que não é necessário que o processo de mineração de dados ocorra dentro de um data warehouse.
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back: Errado - Vocês não precisam entender o que são dimensões e fatos – basta lembrar que não é necessário que o processo de mineração de dados ocorra dentro de um data warehouse.

front: (CESPE / TCM-BA – 2018) A respeito das técnicas e(ou) métodos de mineração de dados, assinale a opção correta.
a) O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam coocorrência.
b) A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores associados aos dados em um ou mais valores reais.
c) A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de comportamento dos dados.
d) As regras de associação identificam grupos de dados, em que os dados têm características semelhantes aos do mesmo grupo e os grupos têm características diferentes entre si.
e) Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector machines).
response: Letra E
comment: (a) Errado, ele realiza a identificação de grupos de dados que apresentam similaridade – coocorrência é utilizada nas regras de associação; (b) Errado, essa seria a descrição de regressão e, não, classificação; (c) Errado, essa seria a descrição de classificação e, não, regressão; (d) Errado, essa seria a definição de agrupamento (ou clustering); (e) Correto, porém com uma ressalva. Eu nunca encontrei a fonte dessa questão, mas – na minha visão – a separabilidade (entropia) está relacionada tanto a Árvores de Decisão quanto ao SVM.
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back: Letra E - (a) Errado, ele realiza a identificação de grupos de dados que apresentam similaridade – coocorrência é utilizada nas regras de associação; (b) Errado, essa seria a descrição de regressão e, não, classificação; (c) Errado, essa seria a descrição de classificação e, não, regressão; (d) Errado, essa seria a definição de agrupamento (ou clustering); (e) Correto, porém com uma ressalva. Eu nunca encontrei a fonte dessa questão, mas – na minha visão – a separabilidade (entropia) está relacionada tanto a Árvores de Decisão quanto ao SVM.

front: (CESPE / TCM-BA – 2018) Assinale a opção correta a respeito do CRISP-DM.
a) CRISP-DM é uma suíte de ferramentas proprietárias que vem se tornando um padrão da indústria para mineração de dados, uma vez que fornece um plano completo e tecnologias para a realização de um projeto de mineração de dados.
b) A verificação da qualidade dos dados é uma atividade da fase de entendimento dos dados.
c) Durante a fase de preparação dos dados, é realizado um inventário de requisitos, suposições e restrições de recursos.
d) Na fase de avaliação dos dados, são realizadas as atividades de identificar valores especiais dos dados e catalogar seu significado.
e) Na fase de preparação dos dados, são realizadas as atividades de analisar o potencial de implantação de cada resultado e estimar o potencial de melhoria do processo atual.
response: Letra B
comment: (a) Errado, não se trata de uma suíte de ferramentas, mas de um modelo de referência; (b) Correto, de fato na fase de entendimento dos dados está a atividade de verificação da qualidade dos dados; (c) Errado, essa é uma atividade da fase de Entendimento do Negócio; (d) Errado, o nome correto da fase seria Teste e Avaliação. Além disso, essas atividades ocorreriam na fase de entendimento dos dados; (e) Errado, essa é uma atividade da fase de Teste e Avaliação.
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back: Letra B - (a) Errado, não se trata de uma suíte de ferramentas, mas de um modelo de referência; (b) Correto, de fato na fase de entendimento dos dados está a atividade de verificação da qualidade dos dados; (c) Errado, essa é uma atividade da fase de Entendimento do Negócio; (d) Errado, o nome correto da fase seria Teste e Avaliação. Além disso, essas atividades ocorreriam na fase de entendimento dos dados; (e) Errado, essa é uma atividade da fase de Teste e Avaliação.