Técnicas Estatísticas em Data Mining

Em Data Mining, a técnica usada para dividir registros em grupos semelhantes é chamada de: Regressão. Cluster Analysis. Redes neurais. Árvore de decisão.

A técnica “Decision Tree” é utilizada principalmente para: Compactação de dados. Classificação e tomada de decisão. Criptografia. Controle de concorrência.

Segundo o material, redes neurais: São técnicas exclusivamente estatísticas. Não possuem aplicação em Data Mining. São recursos matemático-computacionais aplicáveis ao processo. Substituem árvores de decisão.

Qual técnica é mais associada à previsão de valores contínuos?. Regressão. Clusterização. Árvore de decisão. Encapsulamento.

A análise de conglomerados é também conhecida como: Hashing. Clustering. Mirroring. Scheduling.

Métodos preditivos com séries temporais são usados principalmente para: Controle de acesso. Compressão de arquivos. Previsão baseada no tempo. Estruturação de pacotes.

Assinale a alternativa que NÃO representa uma técnica mostrada no material: Redes neurais. Regressão. Cluster Analysis. RAID 5.

Árvore de decisão pertence ao grupo de técnicas: Estatísticas aplicadas ao Data Mining. Sistemas operacionais. UML estrutural. Gerência de processos.

A regressão pode ser: Linear e não linear. Binária e ternária. Física e lógica. Simples e distribuída.

Uma característica das redes neurais é: Não utilizar matemática. Serem apenas diagramas. Simular aprendizado/comportamentos computacionais. Funcionarem apenas em bancos relacionais.

Cluster Analysis é utilizada para agrupamento de dados. VERDADEIRO. FALSO.

Regressão é usada somente em bancos NoSQL. VERDADEIRO. FALSO.

Árvores de decisão auxiliam processos de classificação. VERDADEIRO. FALSO.

Redes neurais podem ser aplicadas em Data Mining. VERDADEIRO. FALSO.

Séries temporais possuem relação com análise ao longo do tempo. VERDADEIRO. FALSO.

A técnica mais relacionada a agrupamento automático é: Cluster Analysis. Regressão. Escalonamento. RAID.

Qual alternativa representa uma técnica preditiva?. Formatação. Série temporal. Spooling. Deadlock.

Em Data Mining, árvores de decisão são frequentemente usadas para: Controle de processos. Classificação. Escalonamento de CPU. Gerência de memória.

A regressão NÃO é associada a: Predição. Modelagem estatística. Gerenciamento de disco RAID. Análise matemática.

As técnicas mostradas no material pertencem ao contexto de: Sistemas distribuídos. Data Mining. UML. Sistemas operacionais.