Analisando as afirmações sobre partição de dados no processo de descoberta de conhecimento em base de dados, temos: A) Significa transformar a natureza dos valores de um atributo utilizando transformações numérico-categórica ou categórico-numérica. Esta afirmação está incorreta, pois a descrição dada não corresponde à partição de dados, mas sim a uma transformação de valores de atributos. B) É uma atividade bastante encontrada na construção de data warehouses. Esta afirmação está incorreta, pois a partição de dados não está diretamente relacionada à construção de data warehouses. C) Quando utilizada em uma tabela, implica na criação de colunas refletindo alguma transformação dos dados existentes em outras colunas. Esta afirmação não descreve corretamente a partição de dados, mas sim a criação de novas colunas a partir de transformações. D) Consiste na complementação de dados ausentes, detecção de ruídos e eliminação de dados inconsistentes. Esta afirmação não descreve corretamente a partição de dados, mas sim atividades de pré-processamento de dados. E) Consiste em separar os dados conjuntos de treinamento (abstração do modelo de conhecimento) e de testes (avaliação do modelo gerado). Esta afirmação descreve corretamente a partição de dados, onde os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste para desenvolver e avaliar modelos de aprendizado de máquina. Portanto, a alternativa correta é a letra: E.