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Um Data Mining deve ser capaz de explorar grandes quantidades de dados para encontrar: mudanças, anomalias e associações que tenham relevância no o...

Um Data Mining deve ser capaz de explorar grandes quantidades de dados para encontrar: mudanças, anomalias e associações que tenham relevância no objeto de estudo do banco de dados; utilizando-se de estatísticas, inteligência artificial, reconhecimento de padrões e recuperando informações da base de dados. Agora, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas: I. Em função das ações realizadas sobre os dados, Data Mining também poderia ser traduzida como 'garimpo de dados' PORQUE II. Data Mining se trata de um conjunto de mecanismos que visam varrer detalhadamente os dados, combinando-os de várias formas, com objetivo de identificar padrões que lhes deem sentido. A respeito dessas assinale a opção correta.

I. Em função das ações realizadas sobre os dados, Data Mining também poderia ser traduzida como 'garimpo de dados'
II. Data Mining se trata de um conjunto de mecanismos que visam varrer detalhadamente os dados, combinando-os de várias formas, com objetivo de identificar padrões que lhes deem sentido.
a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
c) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
d) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
e) As asserções I e II são proposições falsas.

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Um Data Mining deve ser capaz
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Respostas

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A resposta correta é a alternativa (a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. A asserção I afirma que "Em função das ações realizadas sobre os dados, Data Mining também poderia ser traduzida como 'garimpo de dados'", o que é verdadeiro, pois Data Mining envolve explorar grandes quantidades de dados em busca de informações relevantes. A asserção II afirma que "Data Mining se trata de um conjunto de mecanismos que visam varrer detalhadamente os dados, combinando-os de várias formas, com objetivo de identificar padrões que lhes deem sentido", o que também é verdadeiro, pois Data Mining utiliza técnicas estatísticas, inteligência artificial e reconhecimento de padrões para encontrar mudanças, anomalias e associações relevantes nos dados. Além disso, a asserção II justifica a asserção I, pois explica como o processo de varrer detalhadamente os dados e identificar padrões está relacionado à ideia de "garimpo de dados".

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