Em computação, como reconhecimento de padrões, recuperação de informações, aprendizado de máquina, mineração de dados e inteligência na Web, é necessário preparar dados de qualidade, processando os dados brutos. Para Mashanovich (2017), pelo menos 70%, às vezes mais de 90% do tempo total do projeto é dedicado à preparação de dados: coleta de dados, combinar as diversas fontes de dados, agregações, transformações, limpeza de dados e "fatiar e cortar em cubos". Essa atividade ainda envolve examinar a amplitude e profundidade dos dados para obter um entendimento claro, além de transformar a quantidade de dados em qualidade de dados (MASHANOVICH, 2017). Com base na importância da preparação de dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: