A coleta de dados que serão garimpados, na mineração de dados, é feita na etapa de
- A)aplicação.
Errada, porque aplicação é a fase de uso dos conhecimentos descobertos, não de coleta dos dados.
- B)análise.
Errada, porque análise costuma vir depois da preparação e da mineração, servindo para interpretar resultados.
- C)priorização.
Errada, porque priorização não é a etapa clássica do processo de mineração de dados/KDD.
- D)mineração.
Errada, porque mineração é a fase de extração de padrões, não a de coleta e preparo dos dados.
- E)preparação.
Certa, porque a coleta e organização dos dados acontece na etapa de preparação, antes da mineração propriamente dita.
Gabarito: E
Na mineração de dados, a ideia não é sair “cavando” informação do nada. Antes de qualquer descoberta, existe uma etapa de preparação, em que os dados são coletados, selecionados, limpos e organizados para que possam ser analisados com qualidade. É como arrumar a cozinha antes de cozinhar: se você começa com bagunça, o resultado vem torto. É justamente nessa fase que ocorre a coleta dos dados que serão depois garimpados. Em muitos modelos do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD), essa etapa aparece como seleção e preparação dos dados, porque o trabalho pesado inicial é deixar a base pronta para a mineração propriamente dita. Sem isso, o algoritmo até roda, mas pode devolver lixo com cara de insight. A etapa de mineração é posterior: é nela que os algoritmos procuram padrões, associações, classificações, agrupamentos e outras regularidades escondidas. Já a aplicação é o uso do conhecimento encontrado, e não o momento de coletar os dados. Então, a banca quer saber em que fase se faz a coleta dos dados que serão trabalhados. A resposta é preparação, porque é ali que você reúne e trata os dados antes de colocá-los na “máquina de descobrir padrões”.