Informática, perguntado por khayocsilva, 3 meses atrás

3)
No modelo KDD (Knowledge Discovery in Databases,) que promove a extração de informações úteis de banco de dados, inúmeras etapas são necessárias para garantir o sucesso da manipulação destes dados na busca deste conhecimento. O pré-processamento ocorre logo após a seleção de dados que serão tratados, executando uma espécie de limpeza, o que significa aprimoramento destes dados.



No momento do tratamento de dados do pré-processamento, se evidencia a necessidade do acompanhamento de uma profissional que tenha experiência com os atributos específicos do banco de dados relacionado.



PORQUE



Um profissional que tem boa compreensão sobre as especificidades que envolvem os dados, será capaz de detectar anomalias e promover as verificações e correções aos dados que serão necessárias, podendo assim validar os casos de nulidade.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Alternativas:

a)
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I.

b)
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I.

c)
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa.

d)
A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira.

e)
As asserções I e II são proposições falsas.

4)
Com o acelerado crescimento das bases de dados em tamanho, dimensão e importância, surge a necessidade da criação de métodos, técnicas e regras de extração de conhecimento destes bancos de dados. Uma importante técnica de manipulação como parte da extração destes dados, é representada por Market Basket Analysis, ou Análise de Cesta de Supermercado.

O que se entende por Market Basket Analysis, ou Análise de Cesta de Supermercado?



Alternativas:

a)
Técnica de análise de cestos de supermercados se utilizando da aplicação contextual como forma de verificar padrões.

b)
Técnica que aplica a regra da associação para realizar a avaliação relativa de cestos de compras de clientes de supermercados.

c)
Técnica de avaliação de padrões de cestos de supermercados, que necessita, de uma avaliação quantitativa para validar sua aplicação.

d)
Técnica de avaliação de padrões de cestas de supermercados, que dispensa em sua aplicação o aval do utilizador.

e)
Técnica de dissociação de dados que os relaciona como os itens de cestos de um supermercado.

5)
São inúmeras as etapas que compõe o processo de extração de conhecimento dos bancos de dados. Cada uma destas etapas é essencial para que informações de qualidade e em maior quantidade sejam extraídas, que farão a composição de conhecimento, efetivamente. Ao final destes processos de extração, são necessárias as chamadas medidas de avaliação, que representam a consolidação e validação de todos os resultados apresentados.



Considerando as informações apresentadas sobre as medidas de avaliação da regra de associação, analise as afirmativas a seguir:



I. Segregar as medidas em dois grupos de avaliação, que podem ser subjetivos ou objetivos, é uma das maneiras de se realizar as medidas de avaliação.

II. As medidas de avaliação permitem que sejam dispensados a necessidade da avaliação de seus utilizadores.

III. As medidas de avaliação são necessárias para que realize uma avaliação na qualidade das regras desenvolvidas pelos algoritmos.

IV. As medidas objetivas de avaliação estão baseadas nas regras e dados resultantes na extração de regras.

Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:

Alternativas:

a)
II, III e IV, apenas.



b)
I, III e IV, apenas.

c)
I, II e III, apenas.

d)
I, II e IV, apenas.

e)
I, II, III e IV.

Soluções para a tarefa

Respondido por silvana3387
4

Resposta:

3- a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I.

4- b) Técnica que aplica a regra da associação para realizar a avaliação relativa de cestos de compras de clientes de supermercados.

5- São corretas b) I, III e IV, apenas

I. Segregar as medidas em dois grupos de avaliação, que podem ser subjetivos ou objetivos, é uma das maneiras de se realizar as medidas de avaliação.

III. As medidas de avaliação são necessárias para que realize uma avaliação na qualidade das regras desenvolvidas pelos algoritmos.

IV. As medidas objetivas de avaliação estão baseadas nas regras e dados resultantes na extração de regras.

Corrigido pelo AVA

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