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A análise de grandes volumes de dados permite identificar padrões, tendências e relações significativas que não são perceptíveis a olho nu. As regras de associação são aplicadas para descobrir correlações frequentes entre elementos de um conjunto de dados, enquanto o agrupamento segmenta registros em grupos homogêneos para revelar perfis ou comportamentos semelhantes. Ferramentas como Weka e Python tornam a aplicação dessas técnicas mais prática e eficiente, oferecendo recursos de automação, processamento de dados e visualização, permitindo que decisões baseadas em evidências sejam tomadas de forma mais rápida e consistente em ambientes profissionais. Com base no texto acima, analise as seguintes asserções e a relação proposta entre elas. I. Regras de associação identificam padrões frequentes entre elementos de dados. PORQUE II. Ferramentas computacionais otimizam a aplicação de técnicas de mineração, tornando a análise mais eficiente. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
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Denis Siqueira

há 4 semanas

Respostas

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há 4 semanas

Vamos analisar as asserções: I. Regras de associação identificam padrões frequentes entre elementos de dados. — Verdadeiro, pois regras de associação são usadas para descobrir correlações frequentes em grandes conjuntos de dados. II. Ferramentas computacionais otimizam a aplicação de técnicas de mineração, tornando a análise mais eficiente. — Verdadeiro, ferramentas como Weka e Python facilitam e agilizam a mineração de dados. Agora, sobre a relação entre elas: a segunda asserção explica o motivo da primeira ser possível de forma prática e eficiente, ou seja, a otimização das técnicas por ferramentas computacionais permite identificar esses padrões. Portanto, a alternativa correta é aquela que diz que ambas as asserções são verdadeiras e que a segunda justifica a primeira. Resposta correta: Ambas as asserções são verdadeiras, e a segunda é a causa da primeira.

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