Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados.

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A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1.

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Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.

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O pré-processamento de dados deve ocorrer em bases de informações não estruturadas, com o objetivo de diminuir a quantidade de dados a serem processados.

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O objetivo da classificação na fase de pré-processamento é o particionamento de um grupo de documentos em subgrupos, com características em comum.

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A análise descritiva tem como objetivo responder à pergunta ‘o que aconteceu?’, ao passo que a análise diagnóstica visa responder à questão ‘por que isso aconteceu?’.

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As anomalias verificadas em um conjunto de dados devem ser descartadas de modo a se manter a harmonia do conjunto analisado.

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No processo de análise de dados, a identificação de correlação entre dois dados define também a causalidade entre esses dados.

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É na etapa de modelagem do processo de análise que ocorrem a seleção dos dados, a definição e a construção do modelo.

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A toquenização (do inglês tokenization) de palavras é uma atividade inerente aos algoritmos de análise granular de palavras em documentos.