No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

A análise exploratória de dados tem por finalidade confirmar conceitos predefinidos e, adicionalmente, descobrir padrões e formular hipóteses para estudos futuros, mediante a exploração de um conjunto de dados.

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

A análise multivariada com gráficos, um dos tipos primários de análise exploratória de dados, faz uso de imagens para exibir a relação entre duas ou mais variáveis.

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

A fase de pré-processamento de dados é um processo semiautomático que depende da capacidade do analista de identificar os problemas presentes nos dados e a natureza desses problemas, bem como os métodos para solucioná-los.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, variabilidade e visualização são conceitos abrangidos na definição de Big Data.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Big Data é um conjunto de dados maior e mais complexo de novas fontes de dados que softwares tradicionais de processamento de dados não conseguem gerenciar devido ao seu volume.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Entre as quatro análises possíveis no Big Data, a análise diagnóstica tem como foco recomendar ações específicas a serem tomadas, e seus resultados podem ser usados para melhorar a eficiência, a eficácia e a produtividade das empresas.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A tarefa de agrupamento de dados consiste na análise de conjuntos de dados em que estão presentes apenas as descrições dos dados e pode até mesmo resolver problemas de detecção de desvios.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A modelagem preditiva é a mais profunda para a estimativa de resultados desconhecidos e inclui técnicas de amostra como árvores de decisão, redes neurais, análise de regressão e classificação.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

Entre as tarefas de mineração de dados, as preditivas são aquelas que usam os valores dos atributos descritivos para encontrar padrões que descrevam os dados de maneira que o ser humano possa interpretá-los.

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A mineração de dados pode ser entendida como um subconjunto da análise de dados, pois é usada para descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados brutos, enquanto o enfoque da análise de dados se encontra no exame dos conjuntos de dados para a obtenção de conclusões precisas.