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“É uma estrutura que consolida dados de vários sistemas de origem. O seu objetivo principal é oferecer uma correlação entre dados de diferentes sistemas de fonte de dados, por exemplo, informações de produtos armazenadas em um sistema e dados de pedidos de compra armazenados em outro sistema.”
O trecho diz respeito a(o):
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Com base no Microsoft Power BI Desktop, numere a COLUNA II de acordo com a COLUNA I, relacionando o tipo de gráfico à sua utilização.
COLUNA I
1. Gráfico de cascata
2. Mapa de árvores
3. Gráfico de medidor radial
COLUNA II
( ) É utilizado para mostrar o progresso para atingir uma meta, representar uma medida percentual, como um KPI, ou, ainda, mostrar a integridade de uma única medida.
( ) É utilizado para exibir grandes quantidades de dados hierárquicos.
( ) É utilizado para entender como um valor inicial é afetado por uma série de alterações positivas e negativas.
Assinale a sequência correta.
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Considerando o Microsoft Power BI, assinale a alternativa incorreta.
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O visual da árvore de decomposição no Microsoft Power BI permite que o usuário visualize os dados em várias dimensões, agregando automaticamente os dados de entrada a partir de uma métrica.
Sobre essa visualização no Microsoft Power BI, assinale a alternativa correta.
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Inteligência de negócios é uma combinação de processos que incluem a análise de negócios, a coleta de dados e a infraestrutura usada para aprimorar a tomada de decisões. Assinale a alternativa que não apresenta um exemplo de ferramenta de inteligência de negócio.
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Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita.
A esse respeito, numere a COLUNA II de acordo com a COLUNA I, fazendo relação entre o conceito e sua definição.
COLUNA I
1. Classificação
2. Regressão
3. Agrupamento / Clusterização
COLUNA II
( ) Inferência em escala contínua, ou seja, previsão de um valor numérico.
( ) Inferência de categorias discretas, de acordo com possibilidades limitadas definidas a partir dos rótulos de treinamento.
( ) Organização de dados em conjuntos distintos de acordo com métricas de similaridade ou distância, sem necessidade de rótulos de treinamento.
Assinale a sequência correta.
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A técnica de mineração de dados (data mining) conhecida como regressão tem o objetivo de
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A precisão é uma das métricas utilizadas para avaliação de modelos de aprendizado supervisionado voltados para a classificação. Utilizando a nomenclatura TP (Verdadeiro Positivo), FP (Falso Positivo), TN (Verdadeiro Negativo) e FN (Falso Negativo), pode-se afirmar corretamente que a equação da precisão é:
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I. Deixa-se de focar na coleta de dados para se ocupar com a consulta aos dados.
II. O modelo multidimensional é usado em sistemas cujas bases de dados são atualizadas periodicamente.
III. Foca-se na coleta de dados, para posteriormente avaliar a consulta aos dados.
IV. É o mais adequado para os sistemas de BI em que o foco é a coleta de dados.
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Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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