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A necessidade do pré-processamento dos dados decorre do fato dos dados no mundo real serem incompletos, ou seja, devido à ausência de atributos de ...

A necessidade do pré-processamento dos dados decorre do fato dos dados no mundo real serem incompletos, ou seja, devido à ausência de atributos de interesse, dados agregados, ausência de valores; serem ruidosos, decorrentes de erros aleatórios; de valores aberrantes, também conhecidos como outliers; e pelas próprias inconsistências e discrepâncias nas codificações ou nos nomes. Nesse sentido, existem algumas etapas no processos de preparação dos dados. Referente às etapas envolvidas no processo, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

( ) A Integração diz respeito a remover qualquer ruído dos dados, envolvendo a normalização, agregação e generalização.
( ) A transformação visa resolver conflitos de dados ocorridos na integração de dados, bem como tratar de manipular as redundâncias que podem existir.
( ) A redução visa reduzir o conjunto de dados por meio de estratégias, como de redução de dimensionalidade de requisitos, agregação de cubos de dados e redução de numerosidade.
( ) A discretização ajuda a reduzir o tamanho dos dados para análise, muitas vezes dividindo atributos contínuos em intervalos.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
V - F - V - V.
A
B
C
D

Essa pergunta também está no material:

Avaliação I - Individual
6 pág.

Delineamento Amostral e Análise de Dados Centro Universitário Leonardo da VinciCentro Universitário Leonardo da Vinci

💡 1 Resposta

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A alternativa correta é a letra A. A sequência correta é V - F - V - V. A Integração é responsável por combinar dados de várias fontes e remover ruídos, mas não envolve normalização, agregação e generalização. A transformação é responsável por resolver conflitos de dados e manipular redundâncias. A redução visa reduzir o conjunto de dados por meio de estratégias, como redução de dimensionalidade, agregação de cubos de dados e redução de numerosidade. A discretização ajuda a reduzir o tamanho dos dados para análise, muitas vezes dividindo atributos contínuos em intervalos.

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