Question

Mineração de dados é um processo que emprega técnicas estatísticas, matemáticas e de inteligência artificial para extrair e identificar informações úteis e conhecimentos (ou padrões) subsequentes a partir de vastos conjuntos de dados. A mineração de dados é um termo usado para descrever a descoberta ou a “mineração” de conhecimentos junto a grandes quantidades de dados.


O Data Mining é composto por elementos de processo, tem aspectos não trivial, tem que ser válido, deve gerar novos conhecimentos, as informações reveledas devem ser relevantes e úteis ao negócios e deve fazer sentido comercialmente falando.

Pois

Ela busca identificar quatro tipos principais de padrões: as associações encontram os itens que costumam ocorrer em concomitância, como, por exemplo, cerveja e fraldas aparecendo juntas em análises de cesta de mercado. As previsões indicam o caráter das ocorrências futuras de certos eventos tomando por base o que aconteceu no passado. Os agrupamentos identificam aglomerações naturais de coisas com base em suas características conhecidas, como a atribuição de clientes em diferentes segmentos dependendo de seus traços demográficos e comportamentos passados de compra. As relações sequenciais revelam eventos temporalmente ordenados, como, por exemplo, a previsão de que um cliente que já possui uma conta corrente abrirá, dentro de um ano, uma conta poupança seguida de uma conta de investimentos.


A respeito dessas asserções, assinale a alternativa CORRETA.


Escolha uma:

a.

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


b.

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


c.

A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa. *Incorreto*


d.

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


e.

As asserções I e II são proposições falsas.

Answer 1

Resposta:

As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I

Explicação:

Verificado pelo AVA