Observe a tabela abaixo. Cada linha refere-se a uma compra realizada. A tabela tem duas colunas, uma contendo a identificação da compra e outra contendo a lista de itens adquiridos pela compra.

Aplicando o algoritmo de Mineração de Item Sets Apriori, com suporte mínimo de 20%, a lista de itens retornada seria:

Quanto à mineração de dados e ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

No modelo CRISP-DM, a modelagem é uma das fases mais importantes do processo, consistindo no conhecimento do domínio do negócio, ou seja, no conhecimento e na compreensão dos objetivos do projeto de mineração a partir da perspectiva do negócio.

Quanto à mineração de dados e ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

O modelo CRISP-DM é bastante utilizado graças à sua rigidez quanto à execução de cada uma de suas fases; ele não permite que um projeto retorne a uma etapa ou fase anterior, pois a sequência de fases é rigorosa e deve ser seguida.

Quanto à mineração de dados e ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

Compreensão dos dados e preparação dos dados são fases do modelo CRISP-DM.

Quanto à mineração de dados e ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

Listagens, saídas gráficas, tabelas de resumo ou visualizações são formatos usados na apresentação dos resultados da mineração de dados.

Quanto à mineração de dados e ao CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.

A mineração de dados é uma técnica que objetiva adquirir conhecimento a partir dos dados, por meio da detecção de vários tipos de padrões em grandes volumes de dados.

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item subsequente.

A análise de data mining por padrão sequencial visa à identificação de fatos que geram outros fatos, sempre ocorrendo causa e consequência em momentos adjacentes.

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item subsequente.

Um ambiente de data warehouse permite acessos simultâneos ao mesmo registro, para consulta e(ou) atualização, sem a preocupação com bloqueios de deadlock.

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item subsequente.

A etapa de estratificação da técnica de árvore de decisão é responsável por determinar as regras para a designação dos casos identificados a uma categoria existente mais adequada no data mining.

Julgue o item subsequente, a respeito de inteligência artificial.

Computação cognitiva, um subcampo da inteligência artificial, refere-se à computação que se concentra no raciocínio e na compreensão em alto nível, sendo análoga à cognição, à lógica e ao julgamento humanos.