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Reunir dados em grupos com base em características comuns ajuda a analisar os dados. Esse processo é conhecido como “análise de grupo” e é a organização de diferentes conjuntos de dados em categorias baseadas em semelhanças. Por exemplo, agrupar informações por proximidade e/ou distância ajuda a analisar os dados. O agrupamento de dados pode ser dividido em cinco estágios diferentes. Essas etapas podem ser alteradas para melhorar os resultados produzidos pelo cluster por meio do feedback obtido a partir dele. Com relação às etapas do processo de agrupamentos de dados, assinale a alternativa correta. a. Pré-processamento dos dados, execução do método de agrupamento, definição da medida de similaridade, avaliação do agrupamento e representação dos grupos. b. Inserção dos dados, pré-processamento, execução do método de agrupamento, representação dos grupos e avaliação do agrupamento. c. Inserção dos dados, pré-processamento, análise de classificação dos objetos, algoritmo de agrupamento e avaliação do agrupamento. d. Inserção dos dados, pré-processamento, análise de classificação dos objetos, representação dos grupos e avaliação do agrupamento. e. Inserção dos dados, definição da medida de similaridade, execução do método de agrupamento, representação dos grupos e avaliação do agrupamento.
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Os infográficos combinam várias informações e visualizações de dados para revelar novas tendências e fatos. Eles geralmente são usados ​​para exibir dados que as pessoas normalmente não veem todos os dias. As visualizações de dados são surpreendentemente comuns — você pode não perceber. Com base em um dos tipos de visualização dos dados, assinale a alternativa que melhor descreve o histograma. a. Exibe valores de dois atributos de um banco de dados usando coordenadas cartesianas, contendo atributos no eixo horizontal e o valor do outro atributo no eixo vertical. b. As frequências são conectadas usando segmentos de linha para pontos diretamente acima do valor do ponto médio da classe. c. Gráfico redondo dividido em setores em que cada setor tem a magnitude relativa do valor da variável. d. Um gráfico de linhas representando frequências cumulativas, como uma distribuição de frequências cumulativas. e. Uma representação gráfica formada por vários retângulos, um eixo horizontal e um eixo vertical.
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Os dados podem ser apresentados como uma apresentação primária de eventos, objetos, transações e atividades que são gravadas, categorizadas e armazenadas, mas não organizadas de forma a transmitir qualquer significado particular. Quando esse conjunto de registros sobre um evento, fato, número, texto ou qualquer meio que um computador possa processar é agrupado, caracterizado e normalizado, ele se torna informação. Em relação ao grupo de informações que existem nas Big Datas, avalie as afirmativas a seguir. Dados estruturados: Por exemplo uma tabela com cinco atributos (Nome, Idade, Sexo, Profissão, Salário), que podem ser usados para realizar consultas, análises ou visualizações sobre os dados. Dados não estruturados: Por exemplo, os dados semiestruturados podem conter tags, metadados, atributos ou outros marcadores que indicam a separação e a hierarquia dos dados. Dados semiestruturados: Por exemplos como texto, imagem, áudio, vídeo, e-mails, redes sociais, blogs, documentos, fotos, vídeos, etc. não seguem um formato ou uma estrutura padrão de dados. Está correto o que se afirma em: a. I, II e III, apenas. b. I e II, apenas. c. II e III, apenas. d. I, apenas. e. I e III, apenas.
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Em 1989, o termo “descoberta de conhecimento em bancos de dados” foi usado para se referir ao processo de transformação de grandes quantidades de dados em conhecimento. O termo se origina da descoberta de conhecimento, em inglês, Knowledge Discovery in Databases, muitas vezes usando o acrônimo KDD. Em relação ao objetivo do KDD, assinale a alternativa correta. a. Inserir informações necessárias para manter os sistemas atualizados para possíveis buscas. b. Pesquisar e excluir informações que estão duplicadas para manter o processo de conhecimento útil atualizado. c. Extrair relações implícitas e desconhecidas em bancos de dados para gerar conhecimento útil. d. Atualizar os registros no banco de dados da forma mais prática para facilitar a sua manutenção. e. Extrair informações que são necessárias para comparar com informações do conhecimento útil.
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