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Bases de Dados

Colégio Objetivo
O processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) envolve várias etapas, desde a seleção e preparação dos dados até a extração de padrões e interpretação dos resultados. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é uma dessas etapas, responsável pela aplicação de algoritmos que possibilitam a identificação de padrões ocultos em grandes volumes de dados. Entender a distinção entre KDD e Mineração de Dados, assim como sua evolução histórica, é fundamental para profissionais da área. Considerando os conceitos relacionados ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) e à Mineração de Dados, analise as afirmativas a seguir: I – Encontrar o que era desconhecido e estava oculto pode ser entendido como o ato de descobrir, essência do KDD. II – O trabalho de Mineração de Dados envolve uma busca detalhada, geralmente realizada em bases volumosas, onde o conhecimento está implícito. III – Os termos KDD (Knowledge Discovery in Databases) e Mineração de Dados são sinônimos, podendo ser usados indistintamente. IV – Desde a década de 1960, estatísticos já buscavam automatizar a Análise de Dados por meio
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Rodrigo FC

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Vamos analisar cada afirmativa: I – Encontrar o que era desconhecido e estava oculto pode ser entendido como o ato de descobrir, essência do KDD. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois a essência do KDD é realmente descobrir informações ocultas nos dados. II – O trabalho de Mineração de Dados envolve uma busca detalhada, geralmente realizada em bases volumosas, onde o conhecimento está implícito. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta, já que a Mineração de Dados se concentra em identificar padrões em grandes volumes de dados. III – Os termos KDD (Knowledge Discovery in Databases) e Mineração de Dados são sinônimos, podendo ser usados indistintamente. Falso, essa afirmativa é incorreta. KDD é um processo mais amplo que inclui várias etapas, enquanto a Mineração de Dados é apenas uma das etapas desse processo. IV – Desde a década de 1960, estatísticos já buscavam automatizar a Análise de Dados por meio. A afirmativa está incompleta, portanto não podemos julgá-la como verdadeira ou falsa. Com base nas análises, os itens verdadeiros são I e II. Como não há uma alternativa que contenha apenas esses itens, a resposta correta não pode ser determinada com as informações fornecidas. Você precisa criar uma nova pergunta.

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