Questão FC441270
Considere a situação hipotética abaixo. A Prefeitura de Teresina acolhe moradores de rua em diversos centros de reintegração. Estas pessoas são submetidas a programas de reintegraç
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2016
Considere a situação hipotética abaixo.
A Prefeitura de Teresina acolhe moradores de rua em diversos centros de reintegração. Estas pessoas são submetidas a programas de reintegração social. Em função do perfil de cada pessoa, pode ser determinado o programa mais adequado à sua reintegração. Assim sendo, foram utilizadas bases de dados contendo diversas informações das pessoas submetidas aos programas. Tais bases incluíam o resultado do programa: se a pessoa foi ou não reintegrada à sociedade. Uma aplicação categorizada como Business Intelligence − BI teve como meta caracterizar o perfil destas pessoas (tarefa de Classificação) de forma a viabilizar um processo de triagem, para definir o perfil de novas pessoas a priori, direcionando-as a programas de reintegração mais adequados.
A caracterização dos perfis a priori, obtida pela aplicação do Business Intelligence − BI a que alude o trecho sublinhado do texto, em última instância, é uma meta típica de
- Extract Business Skill − EBS.
- Extract Transform Load − ETL.
- Data Mining − DM.
- Drill-across − DA.
- Slice and Dice – SD.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A opção correta é Data Mining. Trata-se do processo de descobrir padrões e relações úteis em grandes conjuntos de dados para suportar decisões. No caso apresentado, a meta é identificar perfis capazes de prever se um morador de rua será reintegrado, o que é um problema típico de classificação.
Na prática isso envolve: preparação dos dados, seleção de atributos relevantes, treinamento de um modelo preditivo com dados rotulados (histórico de sucesso ou fracasso), validação e posterior aplicação para triagem de novos casos.
Algoritmos comuns usados em Data Mining para essa finalidade incluem árvores de decisão, regressão logística e k-NN. O resultado é um instrumento que transforma evidência histórica em regras e probabilidades para orientar a alocação em programas de reintegração.
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