KDD e Data Mining

No processo KDD, a etapa responsável por separar dados relevantes é denominada: Mineração. Transformação. Seleção. Enriquecimento.

A correção ou eliminação de dados incorretos ocorre na fase de: Limpeza. Apresentação. Transformação. Aplicação.

No KDD, o enriquecimento consiste em: excluir dados redundantes. aplicar algoritmos de mineração. melhorar os dados com fontes adicionais. criar gráficos estatísticos.

A criação de categorias ou agrupamentos corresponde à etapa de: Seleção. Transformação. Limpeza. Análise.

A mineração de dados tem como principal objetivo: excluir bancos de dados antigos. extrair padrões e regras. criar backups automáticos. aumentar armazenamento.

A etapa de apresentação envolve: apenas limpeza dos dados. apenas armazenamento. análise e divulgação das informações. criação de tabelas físicas.

No KDD, Data Mining representa: o processo inteiro de descoberta. uma parte do processo KDD. apenas a fase de aplicação. somente análise estatística.

Segundo o material, o processo de Data Mining possui as fases: domínio, modelagem e teste. preparação, mineração, análise e aplicação. coleta, exclusão e replicação. limpeza, backup e auditoria.

Na visão geral de Data Mining, os dados preparados são enviados para: exclusão. mineração. backup. indexação.

Após a mineração, a próxima etapa é: modelagem. preparação. análise. coleta.

No KDD, mineração é sinônimo de todo o processo de descoberta de conhecimento. VERDADEIRO. FALSO.

A limpeza de dados remove inconsistências e erros. VERDADEIRO. FALSO.

A apresentação ocorre antes da mineração. VERDADEIRO. FALSO.

A transformação pode categorizar ou agrupar dados. VERDADEIRO. FALSO.

A análise faz parte do fluxo de Data Mining apresentado. VERDADEIRO. FALSO.

Qual alternativa apresenta corretamente a sequência de fases do KDD?. Seleção → Limpeza → Enriquecimento → Transformação → Mineração → Apresentação. Limpeza → Seleção → Mineração → Aplicação. Transformação → Limpeza → Backup → Mineração. Seleção → Aplicação → Enriquecimento → Modelagem.

Em Data Mining, a preparação dos dados ocorre: depois da análise. antes da mineração. depois da aplicação. simultaneamente à apresentação.

A fase responsável por interpretar os resultados encontrados é: preparação. mineração. análise. enriquecimento.

No KDD, a fase de mineração busca: criar hardware especializado. descobrir padrões ocultos. excluir dados duplicados. gerar sistemas operacionais.

A aplicação, no processo de Data Mining, refere-se: ao descarte de dados. ao uso prático do conhecimento obtido. à limpeza de inconsistências. ao agrupamento de registros.