Vamos analisar as alternativas considerando as atividades típicas da etapa de pré-processamento no processo KDD (Knowledge Discovery in Databases): - Pré-processamento envolve preparar os dados para análise, o que inclui eliminar dados redundantes (duplicados), tratar dados incompletos (valores faltantes) e corrigir inconsistências. Analisando as alternativas: a) Eliminação de dados redundantes, tratamento de dados incompletos e identificação de inconsistências. → Corresponde exatamente às atividades de pré-processamento. b) Definição de objetivos, seleção de dados e apresentação dos resultados. → Definição de objetivos e apresentação dos resultados são etapas anteriores e posteriores ao pré-processamento. c) Seleção de dados, análise estatística e visualização de dados. → Análise estatística e visualização são etapas posteriores ao pré-processamento. d) Identificação e escolha das bases de dados relevantes para a análise. → Esta é a etapa de seleção de dados, anterior ao pré-processamento. e) Criação de atributos e agregação de dados para facilitar a mineração. → Essas são atividades de transformação, que podem ocorrer após o pré-processamento. Portanto, a alternativa correta é: a) Eliminação de dados redundantes, tratamento de dados incompletos e identificação de inconsistências.