Outliers são instâncias de dados (observações) atípicas porque se mantêm à distância anormal das outras instâncias em uma amostra aleatória representativa da população de onde as instâncias foram extraídas.

OLAP (On-Line Analitycal Processing) é ferramenta adequada para se visualizarem tendências no tempo de dados que representam informação em diversas dimensões.

O K-means (K-média) é um algoritmo de agrupamento estatístico que permite particionar-se um conjunto de dados em K clusters (grupos) disjuntos. Embora os centros iniciais dos K clusters sejam escolhidos aleatoriamente, eles apresentam bom desempenho.

Agrupamento (clustering) não-supervisionado pode ajudar a se detectarem instâncias de dados atípicas na base de dados.

A metodologia para a realização de tarefas de mineração de dados, prescrita pelo modelo de referência proposto pelo Consórcio CRISP/DM, consiste nas seguintes fases: entendimento do negócio (business understanding), entendimento dos dados (data understanding), préprocessamento dos dados (data preparation), modelagem (modeling), avaliação dos modelos (evaluation) e colocação do modelo selecionado em uso (deployment).

Os principais objetivos de alto nível da mineração de dados são previsão e descrição. A previsão envolve o uso de variáveis da base de dados para serem previstos valores desconhecidos ou futuros de variáveis de interesse. Com a descrição, objetiva-se encontrar padrões de descrição dos dados que sejam interpretáveis pelos seres humanos.

O processo de KDD é iterativo e cíclico, podendo a saída de uma etapa requerer revisão em etapa anterior. Nesse contexto, a mineração de dados pode ser entendida como uma etapa desse processo.

KDD é o processo não-trivial de identificação de padrões em um conjunto de dados. Tais padrões devem possuir as seguintes características: validade (aplicarem-se a novos dados com algum grau de certeza ou probabilidade), novidade (não terem sido detectados por nenhuma outra abordagem), utilidade potencial (poderem ser utilizados para a tomada de decisões úteis, medidas por alguma função) e serem assimiláveis (ao conhecimento humano).

Acerca do Lotus Domino Server, assinale a opção incorreta.

Data Warehouse e Data Mart podem ser definidos como bancos de dados

I. destinados a sistemas de apoio à decisão e cujos dados são armazenados em estruturas lógicas dimensionais.

II. de mesmo tipo, cuja diferença está no escopo e nos limites de suas abrangências.

III. de conteúdo exclusivo que não dependem dos dados operacionais e/ou transacionais.

Está correto o que consta em