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Analise as afirmativas com relação a data mining e data warehouse. I. Ferramentas de data mining podem ser utilizadas independentemente do data wa...

Analise as afirmativas com relação a data mining e data warehouse. I. Ferramentas de data mining podem ser utilizadas independentemente do data warehouse, mas se obtêm melhores resultados quando são aplicadas de forma conjunta. II. Técnicas de clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um data warehouse. III. Data mining é uma evolução do conceito de data warehouse. IV. A mineração de dados se baseia na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo eficiente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados. Assinale a alternativa que indica as afirmativas corretas. Escolha uma opção: a. I e IV. b. I, II e III. c. Apenas a III. d. III e IV. e. II, III e IV.

💡 1 Resposta

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A alternativa correta é a letra A) I e IV. Justificativa: I. Ferramentas de data mining podem ser utilizadas independentemente do data warehouse, mas se obtêm melhores resultados quando são aplicadas de forma conjunta. Essa afirmativa está correta, pois o data mining pode ser utilizado em conjunto com o data warehouse para obter melhores resultados na análise de dados. II. Técnicas de clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um data warehouse. Essa afirmativa está incorreta, pois as técnicas de clusterização são utilizadas no processo de mineração de dados e não na extração e preparação de dados para um data warehouse. III. Data mining é uma evolução do conceito de data warehouse. Essa afirmativa está incorreta, pois o data mining é uma técnica utilizada para analisar dados e extrair informações úteis, enquanto o data warehouse é um repositório de dados utilizado para armazenar informações de uma organização. IV. A mineração de dados se baseia na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo eficiente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados. Essa afirmativa está correta, pois a mineração de dados utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados e encontrar padrões e informações úteis.

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