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CompApli - Mineração de Dados

Total questions: 10

Worksheet time: 6mins

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1.

O que é pré-processamento de dados?

a)

Pré-processamento de dados é o processo de coleta de dados brutos.

b)

Pré-processamento de dados é o processo de preparação dos dados brutos para análise.

c)

Pré-processamento de dados é o processo de análise de dados já processados.

d)

Pré-processamento de dados é o processo de destruição de dados brutos.

2.

O que é mineração de dados?

a)

Mineração de dados é o processo de criar grandes conjuntos de dados

b)

Mineração de dados é o processo de armazenar grandes conjuntos de dados sem extrair informações úteis

c)

Mineração de dados é o processo de destruir informações úteis e conhecimento de grandes conjuntos de dados

d)

Mineração de dados é o processo de extrair informações úteis e conhecimento de grandes conjuntos de dados.

3.

Quais são as técnicas comuns de mineração de dados?

a)

Classificação, árvores de decisão, redes neurais, associação, agrupamento.

b)

Redes bayesianas, algoritmos de enxame, SVM, análise de séries temporais

c)

Checagem da interface UI/UX, agrupamento, análise de séries temporais

d)

K-means, SVM, regressão linear, análise de componentes principais

4.

O que é um algoritmo de classificação?

a)

Um algoritmo de classificação é um conjunto de regras ou procedimentos que são usados para calcular a média de um conjunto de dados.

b)

Um algoritmo de classificação é um conjunto de regras ou procedimentos que são usados para classificar dados em diferentes categorias ou classes com base em suas características ou atributos.

c)

Um algoritmo de classificação é um conjunto de regras ou procedimentos que são usados para criptografar dados sensíveis.

d)

Um algoritmo de classificação é um conjunto de regras ou procedimentos que são usados para ordenar dados em ordem alfabética.

5.

Quais são alguns exemplos de algoritmos de classificação?

a)

Algoritmo de Ordenação, Algoritmo de Busca, Algoritmo de Criptografia

b)

Algoritmo de Compressão, Algoritmo de Encriptação, Algoritmo de Hashing

c)

Algoritmo de Aprendizado Não Supervisionado, Bubble Sort

d)

Árvore de Decisão, K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Redes Neurais Artificiais (ANN)

6.

O que é um algoritmo de agrupamento?

a)

Um algoritmo de agrupamento é uma técnica de análise de dados que seleciona aleatoriamente objetos para formar grupos

b)

Um algoritmo de agrupamento é uma técnica de análise de dados que agrupa objetos similares em clusters ou grupos com base em suas características comuns.

c)

Um algoritmo de agrupamento é uma técnica de análise de dados que ordena objetos em ordem alfabética

d)

Um algoritmo de agrupamento é uma técnica de análise de dados que divide objetos em grupos com base em suas diferenças

7.

O que é análise descritiva?

a)

A análise descritiva é uma técnica estatística que tem como objetivo descrever e resumir os dados de uma amostra ou população.

b)

A análise descritiva é uma técnica estatística que tem como objetivo fazer previsões sobre o futuro com base em dados passados.

c)

A análise descritiva é uma técnica estatística que tem como objetivo analisar dados qualitativos.

d)

A análise descritiva é uma técnica estatística que tem como objetivo comparar diferentes grupos de dados.

8.

Quais são algumas técnicas comuns de análise descritiva?

a)

Coleta de dados e amostragem

b)

Criação de tabelas e gráficos, cálculo de medidas de tendência central e dispersão, e análises exploratórias dos dados.

c)

Interpretação de resultados e conclusões

d)

Análise inferencial e análise preditiva

9.

Uma concessionária de automóveis deseja usar os dados históricos de vendas de carros para treinar um modelo de machine learning. O modelo deve prever o preço de um carro seminovo com base na marca, no modelo, no tamanho do motor e na quilometragem. O revendedor deve usar o machine learning automatizado para criar qual tipo de modelo de machine learning?

a)

classificação

b)

Regressão

c)

Previsão de série temporal

10.

No Aprendizado Não-Supervisionado, destacam-se duas técnicas:

a)

Agrupamento e Associação.

b)

Associação e classificação.

c)

Regressão e classificação.

d)

Regressão e Agrupamento.