Acerca de conceitos, premissas e aplicações de big data, julgue o item subsequente.

No processo de agrupamento, o objeto denominado medoide é aquele que representa a mediana do grupo do conjunto.

Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

A mineração de textos utiliza técnicas diferentes da mineração de dados, tendo em vista que os textos representam um tipo específico de dado.

Acerca de conceitos, premissas e aplicações de big data, julgue o item subsequente.

O objetivo das técnicas de pré-processamento de dados é preparar os dados brutos para serem analisados sem erros de incompletudes, inconsistências e ruídos.

Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

A etapa de modelagem do modelo CRISP-DM permite a aplicação de diversas técnicas de mineração sobre os dados selecionados, conforme os formatos dos próprios dados.

A respeito de dados, informação, conhecimento e inteligência, julgue o próximo item.

Embora com características particulares, dados não estruturados podem ser classificados em sua totalidade, assim como os dados estruturados.

No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.

Na etapa de mineração do data mining, ocorre a seleção dos conjuntos de dados que serão utilizados no processo de mining.

A respeito de OLTP e OLAP, julgue o item a seguir.

A operação de ROLLUP consiste em selecionar valores específicos para os atributos, que são exibidos em uma tabulação cruzada para um maior detalhamento.

Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

Em se tratando da técnica de correlação, utiliza-se uma escala de 1 a -1 para indicar o grau de similaridade entre duas variáveis distintas.

No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.

Modelagem preditiva é utilizada para antecipar comportamentos futuros, por meio do estudo da relação entre duas ou mais variáveis.

Acerca de conceitos, premissas e aplicações de big data, julgue o item subsequente.

Um atributo é denominado ordinal quando as variáveis podem ser colocadas em ordem, mas não é possível quantificar a diferença entre os resultados.