Mineração de Dados - COM360 - Semana 3 - Atividade Avaliativa

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A de dados visa e encontrar que há nos dados, enquanto a de dados busca conclusões que extrapolam dados e permitem algo a partir deles. Escolha a alternativa que completa as lacunas da frase acima de forma correta. mineração; descrever; análise descritiva; inferir análise descritiva; inferir; mineração; descrever análise descritiva; descrever; mineração; inferir mineração; inferir; análise descritiva; descrever mineração; descrever; análise descritiva; descrever Os infográficos combinam várias informações e visualizações de dados para revelar novas tendências e fatos. Eles geralmente são usados para exibir dados que as pessoas normalmente não veem todos dias. As visualizações de dados são surpreendentemente comuns você pode não perceber. Com base em um dos tipos de visualização dos dados, assinale a alternativa que melhor descreve histograma. a. Um gráfico de linhas representando frequências cumulativas, como uma distribuição de frequências cumulativas. b. Exibe valores de dois atributos de um banco de dados usando coordenadas cartesianas, contendo atributos no eixo horizontal e valor do outro atributo no eixo vertical. C. Gráfico redondo dividido em setores em que cada setor tem a magnitude relativa do valor da variável. d. Uma representação gráfica formada por vários retângulos, um eixo horizontal e um eixo vertical. e. As frequências são conectadas usando segmentos de linha para pontos diretamente acima do valor do ponto médio da classe. A distribuição dos dados apresenta uma imagem clara de sua natureza e é usada para construir gráficos importantes, como gráficos de pizza, histogramas e gráficos de barras por meio do uso de distribuições de frequência. Com base nas informações referentes às definições dos algoritmos de construção de uma distribuição de frequência, identifique se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir. Classes: são intervalos do qual irá dividir os valores dos atributos. Fronteiras de classes: é a informação utilizada para diferenciar as classes. Pontos médios de classes: pontos intermediários que separam cada classe. Tamanhos de classes: as dimensões de quantidades de informações na classe. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta. Os gráficos de 1 a 4 abaixo descrevem um atributo com valores de idade de um conjunto de dados. Escolha a alternativa que indica corretamente o nome de cada gráfico. 1. 200 180 160 140 Frequência absoluta 120 100 80 60 40 20 0 54-66 28-40 41-53 15-27 67-80 Idade1 histograma; 2 polígono de frequências; 3 ogiva; 4 gráfico de Pareto. 1 gráfico de Pareto; 2 ogiva; 3 polígono de frequências; 4 histograma. 1 gráfico de setores; 2 ogiva; 3 polígono de frequências; 4 histograma. 1 gráfico de Pareto; 2 polígono de frequências; 3 ogiva; 4 histograma. 1 histograma; 2 polígono de frequências; 3 ogiva; 4 gráfico de setores. Sobre a dimensionalidade de atributos usados na análise descritiva de dados, qual das alternativas abaixo está correta? As análises descritivas devem sempre mesclar todos atributos em um só. As análises descritivas devem ser sempre univariadas. As análises descritivas tendem a ser bivariadas. De maneira geral, as análises descritivas são univariadas ou bivariadas. As análises descritivas são sempre multivariadas, contendo ao menos três atributos. Para entender um banco de dados, é necessário analisar suas principais características. É por isso que a 1) é usada para descrever, simplificar e resumir as informações contidas em um banco de dados. Uma distinção entre ADD e mineração de dados é que primeiro se concentra em descrever que está 2), enquanto último analisa os dados e tenta tirar (Lacuna 3) sobre algo fora deles. Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA. a. Análise de dados descritiva (ADD), fora dos dados, conclusões. b. Knowledge Discovery in Databases (KDD), fora dos dados, início. C. Análise de dados descritiva (ADD), dentro dos dados, conclusões. d. Knowledge Discovery in Databases (KDD), dentro dos dados, início. e. Knowledge Discovery in Databases (KDD), fora dos dados, conclusões. Na mineração de dados, a curtose pode ser usada para avaliar a qualidade dos agrupamentos ou a normalidade dos dados. Uma curtose alta significa que dados têm uma cauda longa e pesada, que pode indicar a presença de outliers ou ruídos. Uma curtose baixa significa que os dados têm uma cauda curta e leve, que pode indicar uma distribuição uniforme ou simétrica. Sobre relação entre a curtose e a dispersão dos dados, avalie as afirmativas a seguir. A curtose é uma medida de tendência central que indica quão dispersos são os dados em torno da média. II. A curtose é uma medida de forma que indica o quão achatada ou alongada é a distribuição dos dados em relação à distribuição normal. III. A curtose é uma medida de variabilidade que indica quão homogêneos são dados em relação à média. Está correto que se afirma em: a. I, e III. e II, apenas. C. I, apenas. e III, apenas. e. e III, apenas.Sobre medidas de associação, gráficos a seguir representam a correlação entre dois atributos usando 0 coeficiente de correlação de Pearson. Escolha a alternativa que indica corretamente os gráficos com grau de correlação que eles representam. 1. 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 Correlação não linear; 2 - Ausência de correlação; 3 Correlação positiva perfeita; 4 Forte correlação negativa. Ausência de correlação; 2 Ausência de correlação; 3 Correlação positiva perfeita; 4 Forte correlação negativa. 1 Ausência de correlação; 2 - Correlação não linear; 3 Correlação positiva perfeita; 4 Forte correlação negativa. 1 Correlação não linear; 2 Ausência de correlação; 3 Correlação negativa perfeita; 4 Forte correlação positiva. 1 Ausência de correlação; 2 - - Correlação não linear; 3 Correlação negativa perfeita; 4 Forte correlação positiva.