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Conforme expõe Lucca (2015, p. 11), “a expressão data mining, ou mineração de dados, surgiu na década de 1980, quando as organizações decidiram tornar útil a análise de suas grandes massas de dados, em busca de relações coerentes que pudessem identificar tendências estratégicas. Até então, esse grande volume de dados era utilizado, momentaneamente, para gerir as atividades operacionais e, no máximo, para fins de relatórios gerenciais do nível tático”.
A respeito do processo de mineração de dados, pode-se afirmar que:
a. é uma ferramenta utilizada primordialmente por empresas de pequeno porte, em função da dificuldade de analisar o volume de dados da empresa.
b. trata-se da inserção de informações no sistema, tais como as vendas realizadas em um dia em uma grande loja.
c. é a transformação de dados brutos em correlações coerentes, para serem utilizados na gestão da organização.
d. é a busca de assertiva para o controle da organização sobre entrada e saída de pessoal.
e. é a avaliação funcional dos funcionários da organização para a tomada de decisão sobre a demissão dos mesmos.
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há 12 meses

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há 12 meses

Vamos analisar as alternativas em relação ao conceito de mineração de dados (data mining): a) é uma ferramenta utilizada primordialmente por empresas de pequeno porte, em função da dificuldade de analisar o volume de dados da empresa. - Incorreta, pois a mineração de dados é amplamente utilizada por empresas de todos os tamanhos, especialmente as grandes, que lidam com grandes volumes de dados. b) trata-se da inserção de informações no sistema, tais como as vendas realizadas em um dia em uma grande loja. - Incorreta, pois a mineração de dados não se refere apenas à inserção de dados, mas sim à análise e extração de informações significativas a partir de grandes volumes de dados. c) é a transformação de dados brutos em correlações coerentes, para serem utilizados na gestão da organização. - Correta, pois essa definição reflete exatamente o que é a mineração de dados: transformar dados brutos em informações úteis e coerentes para a tomada de decisões. d) é a busca de assertiva para o controle da organização sobre entrada e saída de pessoal. - Incorreta, pois a mineração de dados não se limita a controle de pessoal, mas abrange uma análise mais ampla de dados. e) é a avaliação funcional dos funcionários da organização para a tomada de decisão sobre a demissão dos mesmos. - Incorreta, pois a mineração de dados não se restringe a avaliações de funcionários, mas sim à análise de dados em geral. Portanto, a alternativa correta é: c) é a transformação de dados brutos em correlações coerentes, para serem utilizados na gestão da organização.

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A mineração de dados permite às organizações analisar dados continuamente e automatizar decisões rotineiras e críticas sem atrasos de decisões humanas. Por exemplo, os bancos podem detectar instantaneamente transações fraudulentas, solicitar verificação e até proteger informações pessoais contra roubo de identidade.
Diante do exposto, analise as afirmativas a seguir, acerca dos benefícios da mineração de dados. I. Previsão: permite prever fatos que possam ocorrer e, dessa forma, se antecipar à solução. II. Identificação: pode ser utilizada para identificar comportamentos padrões de dados e agir em casos de inconsistências. III. Classificação: classificar a mineração de dados pode facilitar a segmentação em classes e categorias de clientes, por exemplo. IV. Robotização: a robótica é o futuro – assim, pode-se deixar as atividades rotineiras no chão de fábrica por conta dela. Está correto o que se afirma em:
I. Previsão: permite prever fatos que possam ocorrer e, dessa forma, se antecipar à solução.
II. Identificação: pode ser utilizada para identificar comportamentos padrões de dados e agir em casos de inconsistências.
III. Classificação: classificar a mineração de dados pode facilitar a segmentação em classes e categorias de clientes, por exemplo.
IV. Robotização: a robótica é o futuro – assim, pode-se deixar as atividades rotineiras no chão de fábrica por conta dela.
a. IV, apenas.
b. III e IV, apenas.
c. I, II, III e IV.
d. I, II e III, apenas.
e. II, III e IV, apenas.

Todos os sistemas de informação visam apoiar a tomada de decisão, ainda que indiretamente, mas os sistemas de apoio à decisão são expressamente projetados para tal finalidade. À medida que esses sistemas são, cada vez mais, desenvolvidos para analisar conjuntos massivos de dados (conhecidos como big data), eles têm se tornado conhecidos como Business Intelligence (BI), sendo de fundamental importância à gestão nas organizações.
Diante do exposto e dos seus estudos na disciplina, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Devido à revolução da tecnologia da informação e ao surgimento de ferramentas de otimização para tratamento de grandes volumes de dados, surgiram os modelos OLAP (Online Analytical Processing) para a geração de relatórios estratégicos em tempo real.
II. Esses modelos utilizam os conhecidos cubos de decisão, que combinam perspectivas e indicadores estratégicos, além de permitir ao gestor formular questionamentos, de forma ágil e prática, sem a necessidade de conhecimentos anteriores na área de tecnologia da informação.
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
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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