Vamos analisar cada afirmativa: I. A mineração de dados é usada para descobrir como os diferentes atributos de um conjunto de dados estão relacionados entre si, por meio de padrões e técnicas de visualização de dados. Verdadeiro, a mineração de dados busca identificar padrões e relações entre os atributos de um conjunto de dados. II. O aprendizado de máquina é usado para fazer previsões do resultado, como estimativa de preço ou aproximação de duração. Verdadeiro, o aprendizado de máquina é uma técnica utilizada para fazer previsões e estimativas com base nos dados. III. O algoritmo de aprendizado de máquina precisa que os dados sejam alimentados em um formato padrão, devido ao qual os algoritmos disponíveis são muito limitados. Falso, os algoritmos de aprendizado de máquina podem lidar com diferentes formatos de dados e não são limitados por um formato específico. IV. A árvore de decisão é o tipo mais simples de análise e a base sobre a qual os outros tipos são construídos. Permite que você extraia tendências de dados brutos e descreva o que está acontecendo atualmente. Verdadeiro, a árvore de decisão é um método comum de análise de dados que permite extrair tendências e padrões dos dados. V. A análise de diagnóstico é usada para fazer previsões sobre tendências ou eventos futuros e responde à pergunta: o que pode acontecer no futuro? Falso, a análise de diagnóstico é utilizada para identificar problemas ou anomalias nos dados, não para fazer previsões sobre o futuro. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são I e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todas as afirmativas verdadeiras é: I, II e IV, apenas.