{"id":968750,"date":"2022-03-11T08:10:00","date_gmt":"2022-03-11T11:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=968750"},"modified":"2022-03-08T15:16:31","modified_gmt":"2022-03-08T18:16:31","slug":"mineracao-dados-concursos-fiscais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/mineracao-dados-concursos-fiscais\/","title":{"rendered":"Minera\u00e7\u00e3o de Dados para Concursos Fiscais: Resumo e Dicas de estudo"},"content":{"rendered":"\n<p>Neste artigo apresentaremos um <strong>resumo <\/strong>de minera\u00e7\u00e3o de dados. Traremos os pontos mais cobrados pelas bancas nas quest\u00f5es de minera\u00e7\u00e3o de dados nas provas de concursos fiscais.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, traremos dicas de estudo para voc\u00ea gabaritar esse assunto nas suas provas!<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2021\/11\/01103441\/dados-estruturados-e-nao-estruturados-tcu.png\" alt=\"Minera\u00e7\u00e3o de dados para concursos fiscais\" class=\"wp-image-898384\" width=\"373\" height=\"440\" srcset=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2021\/11\/01103441\/dados-estruturados-e-nao-estruturados-tcu.png 376w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2021\/11\/01103441\/dados-estruturados-e-nao-estruturados-tcu-254x300.png 254w\" sizes=\"auto, (max-width: 373px) 100vw, 373px\" \/><figcaption>Minera\u00e7\u00e3o de Dados para concursos fiscais<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>O artigo ser\u00e1 dividido da seguinte forma: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Conceito de Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/li><li>Incid\u00eancia de Minera\u00e7\u00e3o de Dados nos concursos da \u00e1rea fiscal<\/li><li>Ementa de Minera\u00e7\u00e3o de Dados nos concursos da \u00e1rea fiscal<\/li><li>CRISP-DM<\/li><li>T\u00e9cnicas de Minera\u00e7\u00e3o: Regress\u00e3o, Classifica\u00e7\u00e3o, Associa\u00e7\u00e3o, Agrupamento<\/li><li>Conclus\u00e3o e Dicas de Estudo<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conceito-de-mineracao-de-dados-nos-concursos-fiscais\">Conceito de Minera\u00e7\u00e3o de Dados nos Concursos Fiscais<\/h2>\n\n\n\n<p>A minera\u00e7\u00e3o corresponde ao processo de extrair algo. Na minera\u00e7\u00e3o tradicional estamos vasculhando o solo em busca de min\u00e9rios. Na minera\u00e7\u00e3o de dados estamos vasculhando os dados em busca do nosso ouro: padr\u00f5es nos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Minera\u00e7\u00e3o de dados, ou em ingl\u00eas, Data Mining, consiste em <strong>buscar padr\u00f5es<\/strong> em grandes conjuntos de <strong>dados<\/strong>. Guarde bem esse nome: <strong>padr\u00f5es<\/strong>, isso j\u00e1 \u00e9 suficiente para acertar algumas quest\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>Colocando de outra forma, minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o processo de buscar, <strong>automaticamente<\/strong>, informa\u00e7\u00e3o <strong>\u00fatil <\/strong>nos reposit\u00f3rios de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Os padr\u00f5es s\u00e3o encontrados via <strong>infer\u00eancias<\/strong> e <strong>indu\u00e7\u00f5es<\/strong>. Basicamente o computador varre os dados buscando <strong>exemplos <\/strong>que se repetem. Essa repeti\u00e7\u00e3o caracteriza um padr\u00e3o, uma <strong>tend\u00eancia<\/strong>. Esses padr\u00f5es nos mostram para onde os dados apontam, ajudando a entend\u00ea-los e interpret\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n<p>Alguns exemplos desses <strong>padr\u00f5es <\/strong>s\u00e3o: <strong>s\u00e9ries temporais<\/strong> (evento que acontece de tempos em tempos), <strong>anomalias <\/strong>(um evento que se destaca dos demais por fugir do padr\u00e3o esperado), <strong>correla\u00e7\u00f5es <\/strong>(influ\u00eancia de um grupo de dados sobre o comportamento de outro grupo de dados).<\/p>\n\n\n\n<p>Nesse processo, o uso de computadores e softwares \u00e9 indispens\u00e1vel, pois o volume de dados \u00e9 muito grande, seria muito improdutivo colocar pessoas para realizar esse trabalho.<\/p>\n\n\n\n<p>Estamos falando de dados gerados pelas mais diversas fontes, portanto, s\u00e3o dados <strong>n\u00e3o estruturados<\/strong>. Os dados podem vir das redes sociais, dos celulares, da navega\u00e7\u00e3o na internet, de compras, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e3o h\u00e1 um padr\u00e3o ou uma forma pr\u00e9-definida para os dados que ser\u00e3o minerados. N\u00e3o h\u00e1 uma estrutura pr\u00e9-determinada para esses dados, entretanto nada impede que a minera\u00e7\u00e3o rode sobre dados estruturados. <\/p>\n\n\n\n<p>O fato \u00e9 que n\u00e3o \u00e9 comum encontrar os dados organizados e padronizados na internet. A internet \u00e9 um mundo de tecnologias, protocolos e conven\u00e7\u00f5es. Os dados circulam nas mais variadas formas e estruturas, o que exige um grande esfor\u00e7o para captur\u00e1-los, organiz\u00e1-los e miner\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-incidencia-de-mineracao-de-dados-nos-concursos-da-area-fiscal\">Incid\u00eancia de Minera\u00e7\u00e3o de Dados nos Concursos da \u00c1rea Fiscal<\/h2>\n\n\n\n<p>Antigamente, ao se falar de informa\u00e7\u00e3o, a maior dificuldade era onde encontr\u00e1-las. N\u00e3o existia internet, as informa\u00e7\u00f5es demoravam a chegar.<\/p>\n\n\n\n<p>Hoje em dia, com a internet, o problema mudou. N\u00e3o \u00e9 a informa\u00e7\u00e3o que demora chegar, pelo contr\u00e1rio, chega informa\u00e7\u00e3o demais e em pouco tempo. Com tanto volume de informa\u00e7\u00e3o, o problema est\u00e1 em filtrar e entender o que \u00e9 relevante.<\/p>\n\n\n\n<p>Os h\u00e1bitos de consumo, as necessidades, as vontades das pessoas, est\u00e1 tudo expresso nos dados. \u00c9 por isso que a minera\u00e7\u00e3o de dados vem ganhando import\u00e2ncia, <strong>ela \u00e9 a ferramenta capaz de extrair essas informa\u00e7\u00f5es<\/strong>, gerando valor para as institui\u00e7\u00f5es a partir dos dados. <\/p>\n\n\n\n<p>As \u00faltimas provas j\u00e1 refletem essa nova necessidade da administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica. Nos \u00faltimos concursos fiscais, dentro da ementa de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o, minera\u00e7\u00e3o de dados se destaca, pois junto com banco de dados, foi um dos assuntos mais cobrados nos \u00faltimos concursos.<\/p>\n\n\n\n<p>Para dominar esse assunto, um <strong>bom resumo \u00e9 fundamental<\/strong>! Mas n\u00e3o precisa se preocupar, nesse artigo vamos te ajudar a montar o seu.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=t_MVnoOFoSo&amp;t=849s\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Neste v\u00eddeo<\/a> do canal do Estrat\u00e9gia no Youtube s\u00e3o apresentados os assuntos mais cobrados nas \u00faltimas provas de T.I. da \u00e1rea fiscal.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed-youtube wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"lyte-wrapper\" style=\"width:853px;max-width:100%;margin:5px;\"><div class=\"lyMe\" id=\"WYL_t_MVnoOFoSo\"><div id=\"lyte_t_MVnoOFoSo\" data-src=\"\/\/i.ytimg.com\/vi\/t_MVnoOFoSo\/hqdefault.jpg\" class=\"pL\"><div class=\"tC\"><div class=\"tT\"><\/div><\/div><div class=\"play\"><\/div><div class=\"ctrl\"><div class=\"Lctrl\"><\/div><div class=\"Rctrl\"><\/div><\/div><\/div><noscript><a href=\"https:\/\/youtu.be\/t_MVnoOFoSo\" rel=\"nofollow\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i.ytimg.com\/vi\/t_MVnoOFoSo\/0.jpg\" alt=\"YouTube video thumbnail\" width=\"853\" height=\"460\" \/><br \/>Assista a este v\u00eddeo no YouTube<\/a><\/noscript><\/div><\/div><div class=\"lL\" style=\"max-width:100%;width:853px;margin:5px;\"><\/div><figcaption>Assuntos mais cobrados em T.I. para \u00e1rea fiscal<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ementa-de-mineracao-de-dados-nos-concursos-da-area-fiscal\">Ementa de Minera\u00e7\u00e3o de Dados nos Concursos da \u00c1rea Fiscal<\/h2>\n\n\n\n<p>Ao analisar as \u00faltimas provas da \u00e1rea fiscal, podemos levantar uma ementa &#8220;padr\u00e3o&#8221; de minera\u00e7\u00e3o de dados. Os editais costumam cobrir os seguintes pontos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Conceito <\/strong>e caracter\u00edsticas. <\/li><li>Modelo de refer\u00eancia <strong>CRISP-DM<\/strong>. <\/li><li><strong>T\u00e9cnicas <\/strong>de <strong>pr\u00e9-processamento <\/strong>de dados. <\/li><li><strong>T\u00e9cnicas <\/strong>e tarefas de <strong>minera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: <ul><li>Classifica\u00e7\u00e3o<\/li><li>Regress\u00e3o <\/li><li>Associa\u00e7\u00e3o<\/li><li>Agrupamentos (clusteriza\u00e7\u00e3o)<\/li><\/ul><\/li><li>Aplica\u00e7\u00f5es de Data Minining<ul><li>Detec\u00e7\u00e3o de anomalias<\/li><li>Modelagem preditiva<\/li><li>Aprendizado de m\u00e1quina<\/li><li>Minera\u00e7\u00e3o de texto<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Dentro desses assuntos, o <strong>conceito <\/strong>de minera\u00e7\u00e3o e as <strong>t\u00e9cnicas <\/strong>s\u00e3o os <strong>assuntos mais cobrados<\/strong> nas provas e exigem uma aten\u00e7\u00e3o especial do estudante para que n\u00e3o confunda os termos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-crisp-dm\">CRISP &#8211; DM<\/h2>\n\n\n\n<p>Vamos supor que voc\u00ea precise iniciar um projeto de minera\u00e7\u00e3o de dados. Por onde come\u00e7ar? <\/p>\n\n\n\n<p>Uma alternativa \u00e9 seguir a metodologia CRISP-DM. Ela n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica metodologia, mas \u00e9 a mais popular e a mais cobrada nas provas. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Essa metodologia traz um passo a passo para que um projeto de minera\u00e7\u00e3o de dados seja criado e implementado<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>CRISP-DM \u00e9 uma metodologia <strong>n\u00e3o-propriet\u00e1ria<\/strong>. Isso significa que n\u00e3o pertence a uma empresa espec\u00edfica e pode ser usada por qualquer entidade que deseje montar um projeto de minera\u00e7\u00e3o de dados. <\/p>\n\n\n\n<p>A metodologia divide o processo de cria\u00e7\u00e3o de um Data Mining em <strong>6 fases<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Entendimento do Neg\u00f3cio<\/strong><ul><li>N\u00e3o adianta olhar para os dados sem entender o neg\u00f3cio. O passo inicial \u00e9 entender as necessidades e oportunidades do neg\u00f3cio. <\/li><\/ul><\/li><li><strong>Entendimento dos Dados<\/strong><ul><li>Entendido o neg\u00f3cio, olhamos para os dados que temos dispon\u00edveis.<\/li><li>Nessa fase estamos preocupados em olhar e entender como os dados est\u00e3o organizados hoje e o caminho que vamos precisar trilhar para conseguir extrair valor deles.<\/li><li>Em regra, <strong>n\u00e3o h\u00e1 manipula\u00e7\u00e3o sobre os dados<\/strong> nessa fase, guarde isso.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Prepara\u00e7\u00e3o dos Dados<\/strong><ul><li>Essa \u00e9 a fase mais trabalhosa do processo.<\/li><li>Vamos coletar os dados das mais diversas fontes (websites, formul\u00e1rios, compras, smartphones, redes sociais&#8230;) e prepar\u00e1-los para que o Data Mining consiga extrair informa\u00e7\u00e3o \u00fatil.  <\/li><li>Aqui sim, estamos manipulando os dados. <\/li><li><strong>Apesar da minera\u00e7\u00e3o de dados rodar sobre dados n\u00e3o-estruturados<\/strong>, <strong>precisamos organiz\u00e1-los de uma forma que favore\u00e7a a minera\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Modelagem<\/strong><ul><li>Nessa fase aplicamos as t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o. <\/li><li>Rodamos modelos de minera\u00e7\u00e3o e ajustamos os par\u00e2metros para escolher os melhores.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Avalia\u00e7\u00e3o\/Valida\u00e7\u00e3o dos Dados<\/strong><ul><li>O desempenho dos modelos \u00e9 verificado e s\u00e3o propostas melhorias.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Utiliza\u00e7\u00e3o\/Implementa\u00e7\u00e3o<\/strong><ul><li>Os modelos de minera\u00e7\u00e3o de dados selecionados s\u00e3o implementados.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Destaque no seu resumo <\/strong>a diferen\u00e7a entre<strong> entendimento dos dados <\/strong>x<strong> prepara\u00e7\u00e3o dos dados <\/strong>x <strong>avalia\u00e7\u00e3o dos dados.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tecnicas-de-mineracao-de-dados-cobradas-nos-concursos-fiscais\">T\u00e9cnicas de Minera\u00e7\u00e3o de Dados cobradas nos concursos fiscais<\/h2>\n\n\n\n<p>Assunto campe\u00e3o de cobran\u00e7a em provas, aten\u00e7\u00e3o aqui! As t\u00e9cnicas podem ser d\u00edvidas em 2 grupos: <strong>Descritivas <\/strong>x <strong>Preditivas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>As t\u00e9cnicas <strong>preditivas <\/strong>buscam fazer <strong>previs\u00f5es <\/strong>baseadas no hist\u00f3rico dos dados. Ao analisar os dados elas inferem sobre os padr\u00f5es e permitem fazer previs\u00f5es. A <strong>classifica\u00e7\u00e3o <\/strong>e a <strong>regress\u00e3o <\/strong>s\u00e3o t\u00e9cnicas preditivas.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 as t\u00e9cnicas <strong>descritivas <\/strong>s\u00e3o usadas para <strong>descrever <\/strong>os dados. Elas nos ajudam a entender as caracter\u00edsticas dos dados. A <strong>associa\u00e7\u00e3o<\/strong> e o <strong>agrupamento<\/strong> s\u00e3o t\u00e9cnicas <strong>descritivas<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-classificacao\">Classifica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>A classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 uma t\u00e9cnica de minera\u00e7\u00e3o <strong>supervisionada<\/strong>, pois o algoritmo vai buscar classificar os dados em <strong>classes pr\u00e9-definidas<\/strong>. Em outras palavras, antes de minerar, eu defino quais os grupos poss\u00edveis para cada dado.<\/p>\n\n\n\n<p>Um bom exemplo de classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 o algoritmo que os bancos usam para conceder cr\u00e9dito aos clientes. H\u00e1 <strong>classes pr\u00e9-definidas<\/strong>: bons pagadores, pagadores medianos, mal pagadores. Os dados dos clientes s\u00e3o minerados pelo algoritmo e cada cliente \u00e9 classificado em uma das 3 classes.  <\/p>\n\n\n\n<p>Perceba a caracter\u00edstica preditiva dessa t\u00e9cnica. N\u00e3o sabemos se o cliente classificado como mal pagador \u00e9 de fato um mal pagador, mas baseado em seus dados podemos &#8220;prever&#8221; uma classifica\u00e7\u00e3o para ele. <\/p>\n\n\n\n<p>Estamos nos baseando em outros clientes mal pagadores e nos dados deles para fazer essa classifica\u00e7\u00e3o, inclusive <strong>podemos usar os dados dos mal pagadores para treinar o algoritmo<\/strong>, melhorando sua performance. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-regressao\">Regress\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>A regress\u00e3o tamb\u00e9m busca fazer uma predi\u00e7\u00e3o, mas tem como caracter\u00edstica principal a descoberta de uma <strong>fun\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Na regress\u00e3o temos uma rela\u00e7\u00e3o dentro dos dados y = f(x). Colocando de outra forma, alguns dados definem o comportamento de outros dados. Esse comportamento \u00e9 expresso por uma fun\u00e7\u00e3o, eu entro com os dados e recebo como <strong>retorno um valor<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>O objetivo aqui \u00e9 usar os dados para <strong>calcular uma fun\u00e7\u00e3o<\/strong> que retorne um <strong>valor real<\/strong>. A partir dessa fun\u00e7\u00e3o podemos prever comportamentos futuros.<\/p>\n\n\n\n<p>Dado  &#8212;-<em>fun\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o<\/em>&#8212;&gt;  Valor <\/p>\n\n\n\n<p>Um bom exemplo seria uma fun\u00e7\u00e3o que retorna a probabilidade de um paciente sobreviver a partir dos dados desse paciente. <\/p>\n\n\n\n<p>(press\u00e3o arterial, idade, tempo de interna\u00e7\u00e3o&#8230;)  &#8212;-<em>fun\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o<\/em>&#8212;&gt; % sobreviver<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-agrupamento-clusterizacao\">Agrupamento \/ Clusteriza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Uma quest\u00e3o recorrente nas provas trata da diferen\u00e7a entre agrupamento e classifica\u00e7\u00e3o. Na classifica\u00e7\u00e3o as classes s\u00e3o pr\u00e9-determinadas. No agrupamento <strong>n\u00e3o h\u00e1 classes pr\u00e9-definidas<\/strong>, portanto, \u00e9 uma t\u00e9cnica <strong>n\u00e3o supervisionada<\/strong>. Entretanto \u00e9 poss\u00edvel determinar quantas classes o algoritmo deve montar. <\/p>\n\n\n\n<p>O agrupamento \u00e9 usado para <strong>descrever os dados<\/strong>, dividindo-os em grupos de acordo com suas similaridades. Um outro nome para os grupos formados \u00e9 <strong><em>clusters<\/em><\/strong>. O nome vem do ingl\u00eas e significa aglomerado\/agrupamento. <\/p>\n\n\n\n<p>Um exemplo seria a minera\u00e7\u00e3o dos dados dos contribuintes do Fisco. O algoritmo de agrupamento dividiria os contribuintes de acordo com suas similaridades, colocando contribuintes com caracter\u00edsticas semelhantes no mesmo grupo. <\/p>\n\n\n\n<p>Veja que <strong>n\u00e3o definimos de antem\u00e3o quais seriam os grupos poss\u00edveis para cada contribuinte<\/strong>, apenas disponibilizamos os dados ao algoritmo, e ele, de forma<strong> n\u00e3o supervisionada<\/strong>, monta os grupos.<\/p>\n\n\n\n<p>A partir dos grupos criados eu posso entender as similaridades entre os contribuintes que foram colocados no mesmo grupo. Isso possibilita reduzir burocracias ou montar estrat\u00e9gias de fiscaliza\u00e7\u00e3o mais adequadas para cada grupo.<\/p>\n\n\n\n<p>O algoritmo de agrupamento aponta similaridades entre contribuintes que n\u00e3o seriam triviais para uma pessoa que olha os dados brutos. Ao aplicar o algoritmo de agrupamento \u00e9 poss\u00edvel <strong>descrever <\/strong>e entender melhor os dados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-associacao\">Associa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>A Associa\u00e7\u00e3o busca eventos que acontecem juntos. Algumas bancas a chamam de <strong>coocorr\u00eancia<\/strong>, ou seja, ao ocorrer o evento x, o evento y tem grandes chances de acontecer. <\/p>\n\n\n\n<p>O exemplo mais famoso \u00e9 a <strong>cesta de compras<\/strong>. Ao minerar os dados de compras de todos os usu\u00e1rios de um supermercado usando associa\u00e7\u00e3o, obteremos rela\u00e7\u00f5es do tipo: grande parte dos clientes que compraram p\u00e3o, tamb\u00e9m compraram queijo. <\/p>\n\n\n\n<p>Seria extremamente trabalhoso achar todas essas rela\u00e7\u00f5es a olho nu. Ter\u00edamos que buscar em todas as compras do supermercado, \u00e9 um volume muito grande de dados. Mas com a minera\u00e7\u00e3o essa tarefa fica mais f\u00e1cil e autom\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, <strong>n\u00e3o confunda associa\u00e7\u00e3o com s\u00e9ries temporais<\/strong>. S\u00e9ries temporais est\u00e1 relacionada ao TEMPO, a ordem cronol\u00f3gica que os eventos ocorrem \u00e9 importante. A associa\u00e7\u00e3o est\u00e1 relacionada puramente \u00e0 ocorr\u00eancia dos EVENTOS, n\u00e3o h\u00e1 uma ordem cronol\u00f3gica espec\u00edfica. Tenha em mente essa diferen\u00e7a na hora de marcar na prova.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/mineracao-de-dados-para-pf\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Neste link<\/a>, coloquei um artigo do colega Kassio sobre Data Mining. Ele aborda a cobran\u00e7a desse assunto para prova da Pol\u00edcia Federal. Apesar de ser um concurso para \u00e1rea policial, muitas dicas s\u00e3o v\u00e1lidas para \u00e1rea fiscal. <\/p>\n\n\n\n<p>No t\u00f3pico sobre a t\u00e9cnica de Associa\u00e7\u00e3o ele apresenta um exemplo pr\u00e1tico,<strong> ilustrando os conceitos de suporte e confian\u00e7a<\/strong>, recomendo a leitura. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusao-e-dicas-de-estudo-de-mineracao-de-dados-para-os-concursos-fiscais\">Conclus\u00e3o e dicas de estudo de minera\u00e7\u00e3o de dados para os concursos fiscais<\/h2>\n\n\n\n<p>Pessoal, n\u00e3o subestimem esse assunto! Minera\u00e7\u00e3o de dados vem aparecendo bastante nos concursos fiscais. <\/p>\n\n\n\n<p>Nesse artigo abordamos os pontos que mais apareceram nas \u00faltimas provas. Passamos pelo <strong>conceito<\/strong>, pela metodologia para desenvolver um Data Mining (<strong>CRISP-DM)<\/strong> e pelas principais <strong>t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>A dica \u00e9 fazer <strong>muitas quest\u00f5es<\/strong> e a partir delas <strong>entender a profundidade que cada banca exige <\/strong>dos candidatos. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim como os outros assuntos de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o, minera\u00e7\u00e3o de dados pode trazer quest\u00f5es bem complexas e t\u00e9cnicas. <strong>A dica \u00e9 come\u00e7ar pelas quest\u00f5es mais b\u00e1sicas<\/strong>. No primeiro momento, n\u00e3o entre nas quest\u00f5es de provas espec\u00edficas para o cargo de T.I. <\/p>\n\n\n\n<p>\u00c0 medida que for ganhando familiaridade com o assunto, voc\u00ea pode entrar nas quest\u00f5es mais complexas, mas com <strong>cuidado para n\u00e3o ir al\u00e9m do que normalmente \u00e9 exigido nas provas fiscais<\/strong> para o seu cargo.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Use as quest\u00f5es das provas anteriores de cargos similares ao seu como b\u00fassola para entender o limite do aprofundamento necess\u00e1rio<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Bons estudos e boa sorte!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\" id=\"h-quer-saber-tudo-sobre-concursos-previstos\">Quer saber tudo sobre concursos previstos?<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\" id=\"h-confira-nossos-artigos\">Confira nossos artigos!<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-white-color has-vivid-purple-background-color has-text-color has-background\" id=\"h-\"><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/concursos-abertos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Concursos abertos<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-white-color has-vivid-purple-background-color has-text-color has-background\"><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/concursos-2022\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Concursos 2022<\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"container\" id=\"boxes\">\n  <div class=\"row\">\n    <div class=\"col-sm\">\n      <div class=\"estrategia\" id=\"box-assinatura\">\n        <h3 class=\"titulo-assinatura\">Assinatura de Concursos<\/h3>\n        <p class=\"subtitulo-assinatura\">Assinatura de 1 ano ou 2 anos<\/p>\n        <div class=\"box-botao\">\n          <a class=\"btn-assinatura\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/assinaturas\/\" role=\"button\" rel=\"noopener noreferrer\">ASSINE AGORA<\/a>\n        <\/div>\n      <\/div>\n      <p class=\"texto-auxiliar\"><\/p>\n    <\/div>\n    <div class=\"col-sm\">\n      <div class=\"questoes\" id=\"box-assinatura\">\n        <h3 class=\"titulo-assinatura\">Sistema de Quest\u00f5es<\/h3>\n        <p class=\"subtitulo-assinatura\">Assinatura de 1 ano ou 2 anos\n<\/p>\n        <div class=\"box-botao\">\n          <a class=\"btn-assinatura\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/cursosPorConcurso\/sistema-de-questoes\/#\/\" role=\"button\" rel=\"noopener noreferrer\">ASSINE AGORA<\/a>\n        <\/div>\n      <\/div>\n      <p class=\"texto-auxiliar\"><\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neste artigo apresentaremos um resumo de minera\u00e7\u00e3o de dados. Traremos os pontos mais cobrados pelas bancas nas quest\u00f5es de minera\u00e7\u00e3o de dados nas provas de concursos fiscais. Al\u00e9m disso, traremos dicas de estudo para voc\u00ea gabaritar esse assunto nas suas provas! 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