Teste_ Atividade 2_Mineração de Dados - 1 de 1

Prévia do material em texto

19/04/2024, 18:17 Teste: Atividade 2
https://famonline.instructure.com/courses/35595/quizzes/176133/take 1/5
Atividade 2
Iniciado: 19 abr em 18:11
Instruções do teste

Pergunta 1 0,2 pts
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
Leia o texto a seguir:
 
A análise de grupos, também conhecida como agrupamento de dados, é um termo genérico utilizado
para designar um amplo espectro de métodos numéricos de análise de dados multivariados com o
objetivo de descobrir grupos homogêneos de objetos. O agrupamento de objetos em diferentes
grupos pode simplesmente representar uma forma conveniente de organizar grandes bases de
dados [...]
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos,
algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 88.
 
Considerando a tarefa de agrupamento de dados, avalie as afirmações seguintes:
 
I. O agrupamento de dados é utilizado quando não temos um rótulo que possibilite sua
classificação.
II. O agrupamento é uma tarefa que considera medidas de similaridade como as distâncias de Hunt
e de Anscombe.
III. São métodos considerados para a tarefa de agrupamento o hierárquico, o divisivo e o particional.
 
É correto o que se afirma em:
I e III, apenas.
II e III, apenas.
A+
A
A-
19/04/2024, 18:17 Teste: Atividade 2
https://famonline.instructure.com/courses/35595/quizzes/176133/take 2/5

Pergunta 2 0,2 pts

Pergunta 3 0,2 pts
II, apenas.
I, apenas.
III, apenas.
Leia o texto a seguir:
 
Algumas medidas podem ser usadas para resumir a informação contida em uma distribuição de
probabilidade de um atributo ou sumarizar a informação contida em uma base de dados. [...] as
medidas de dispersão expressam quantitativamente a variabilidade, ou dispersão, dos dados.
 
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos,
algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 68-70.
 
A utilização das medidas de posição e de dispersão são importantes para descrever as
características dos conjuntos de dados e...
a média é um exemplo de medida de dispersão que descreve o grau de variação nos dados.
No answer text provided.
o desvio padrão é um exemplo de medida de posição que descreve o grau de variação nos dados.
a variância é um exemplo de medida de dispersão que descreve a tendência de concentração nos dados.
a mediana é um exemplo de medida de posição que descreve a tendência de concentração nos dados.
Leia o texto a seguir:
 
A+
A
A-
19/04/2024, 18:17 Teste: Atividade 2
https://famonline.instructure.com/courses/35595/quizzes/176133/take 3/5

Pergunta 4 0,2 pts
Quarteto de Anscombe é o nome dado a quatro conjuntos de dados que têm estatísticas descritivas
quase idênticas [...] Cada conjunto de dados consiste de onze pontos (x,y). Eles foram construídos
em 1973 pelo estatístico Francis Anscombe [...]
 
(Fonte: CONTEÚDO aberto. In: Wikipédia: a enciclopédia livre. Disponível em:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Quarteto_de_Anscombe Acesso em: 13 set 2020.
 
Considerando o conjunto de dados denominado Quarteto de Anscombe, avalie as seguintes
afirmações:
 
I. Os conjuntos têm medidas de estatísticas descritivas quase idênticas refletindo a distribuição dos
dados.
II. Os conjuntos demonstram a importância do uso individual de medidas de estatísticas descritivas
para a representação de dados.
III. Os conjuntos demonstram que a visualização dos dados é uma importante forma complementar
de análise.
IV. Os conjuntos representam um exemplo de análise descritiva que reforça a utilização de formas
adicionais de análise.
 
É correto o que se afirma apenas em: 
I e III, apenas.
II e III, apenas.
III e IV, apenas.
II e IV, apenas.
I e II, apenas.
Leia o texto a seguir:
 
A+
A
A-
19/04/2024, 18:17 Teste: Atividade 2
https://famonline.instructure.com/courses/35595/quizzes/176133/take 4/5

Pergunta 5 0,2 pts
O agrupamento de dados é uma técnica comum em análise de dados [...] Muitas vezes, há
diferentes agrupamentos possíveis para a mesma base de dados e, portanto, a utilidade do
agrupamento depende do propósito da análise.
O uso de modelos preditivos é muito intenso na automação de processos de tomada de decisão. [...]
é possível, em princípio, projetar um modelo preditivo capaz de estimar o valor de novos objetos.
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos,
algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 88-89, 156.
 
Considerando as descrições apresentadas, assinale a opção correta.
A tarefa de classificação é uma tarefa descritiva, enquanto a tarefa de agrupamento é uma tarefa preditiva.
A tarefa do algoritmo de classificação é identificar grupos que possam reunir os objetos pela similaridade de seus
atributos.
Na classificação, a base de dados de entrada do algoritmo é rotulada, ou seja, cada objeto possui sua classe
correspondente.
Os objetos rotulados são apresentados ao algoritmo de agrupamento para que ele seja treinado e possa aprender
um modelo.
Os algoritmos de agrupamento consideram as classes pré-existentes para a composição de grupos de objetos
similares.
Leia o texto abaixo:
 
Há diversos algoritmos de agrupamento na literatura e a escolha de um deles depende da aplicação
e dos tipos dos dados. Considere uma base de dados X = {x , x ,..., x } com n objetos, onde x , j =
1,..., n, corresponde a um vetor de dados com m atributos. Uma partição dos dados é uma coleção C
= {C , C ,..., C } de k subconjuntos.
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos,
algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 105.
 
1 2 n j
1 2 k
A+
A
A-
19/04/2024, 18:17 Teste: Atividade 2
https://famonline.instructure.com/courses/35595/quizzes/176133/take 5/5
Salvo em 18:17 
Considere as seguintes descrições a respeito dos tipos de algoritmos de agrupamento.
 
I. Hierárquico aglomerativo: consideram uma decomposição dos dados em níveis de hierarquia de
modo que, ao final do processo, haja apenas um elemento por grupo;
II. Hierárquico divisivo: consideram uma decomposição dos dados em níveis de hierarquia de modo
que, ao final do processo, reste apenas um único grande grupo;
III. Particionais: objetivam dividir o conjunto original em partições menores, de modo que os
elementos em cada partição sejam similares entre si;
IV. Politéticos: descreve o uso sequencial ou simultâneo dos atributos no processo de agrupamento,
todos os atributos são utilizados para o cálculo das distâncias.
 
É correto o que se afirma apenas em:
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
I e II, apenas.
III e IV, apenas.
II e III, apenas.
Enviar teste
A+
A
A-