Os data warehouse existem para facilitar consultas ocasionais e complexas com uso intensivo de dados. Com relação às aplicações e funcionalidades típicas de um data warehouse, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F):

1. No Roll-up, os níveis cada vez menores de detalhes dos dados são revelados.
2. No Drill-down, os dados são expandidos com generalizações cada vez maiores, por exemplo, de quinzenal para mensal para trimestral para semestral.
3. No Slice-and-dice, as operações de projeção são realizadas nas dimensões do modelo multidimensional.

As afirmativas são, respectivamente,

Os data warehouses e data marts possuem características técnicas próprias. Em relação ao tema, analise as afirmativas a seguir:

1. Data warehouse de nível empresarial: oferecem múltiplas visões sobre bancos operacionais, as visões são materializadas para obter acessos mais seguros aos dados.
2. Data mart: possuem um foco mais específico, são direcionados para um subconjunto de setores de uma organização, por exemplo, um departamento.
3. Data mart virtuais: são imensos projetos complexos que demandam investimentos expressivos de tempo e de recursos computacionais e humanos.

Está correto o que se afirma em

Considerando os data warehouses e a modelagem multidimensional, analise os itens a seguir:

1. Data warehouses são uma coleção de dados orientada a assunto, volátil, variável no tempo para apoiar os processos de suporte à tomadas de decisões.
2. O esquema floco de neve é uma variação do esquema estrela, em que as tabelas das dimensões são organizadas em uma hierarquia ao normalizá-las.
3. Uma constelação de fatos é um conjunto de tabelas de fatos que compartilham algumas tabelas de dimensão.

Está correto apenas o que se afirma em

Os conceitos de fatos e dimensões aplicam-se ao modelo multidimensional, característico da modelagem de Data Warehouses. Dessa forma, é correto afirmar que

Em relação ao software livre R, versão 4.3, julgue o item subsequente, considerando que todas as bibliotecas necessárias foram corretamente instaladas e disponibilizadas.
Caso o código

x <- c(2, 4, 6, 8) y <- c(4, 8, 12, 16) z <- c(3, 5, 7, 9)

seja utilizado para se criar uma regressão linear multivariada, em que a variável y é a alvo, e as variáveis x e z são preditoras, então, para isso, é correto usar o comando a seguir.

f <- lm(y > x + z).

Em relação ao software livre R, versão 4.3, julgue o item subsequente, considerando que todas as bibliotecas necessárias foram corretamente instaladas e disponibilizadas.
Considere-se que, após o código a seguir, tenha sido inserida uma quarta linha com um comando capaz de criar uma regressão linear multivariada para uma variável de nome model. Considere-se, ainda, que o código final tenha sido executado com sucesso.

x <- c(2, 4, 6, 8) y <- c(4, 8, 12, 16) z <- c(3, 5, 7, 9)

Nesse caso, a fim de resumir os dados presentes nos vetores x, y e z em apenas um vetor, de modo a mostrar, por exemplo, o maior valor, o menor valor e a média, por meio de agrupamento usando valores categóricos, seria correto inserir uma quinta linha no código, com o comando summarize(model).

Em relação ao software livre R, versão 4.3, julgue o item subsequente, considerando que todas as bibliotecas necessárias foram corretamente instaladas e disponibilizadas O código

x <- data.frame(“id” = 1:5, “idade” = c(33,50,47,51,54), “nome” = c(“Yeshua”, “Mariah”, “Paul”, “John”, “Peter”)) x[3]

apresentará, ao ser executado, o resultado a seguir.

id idade nome
1 1 33 Yeshua
2 2 50 Mariah
3 3 47 Paul

Em relação ao software livre R, versão 4.3, julgue o item subsequente, considerando que todas as bibliotecas necessárias foram corretamente instaladas e disponibilizadas.
O código

vector <- c(1,2,3,4,5,6)
dim(vector) <- c(2,3)
vector

apresentará, ao ser executado, o resultado a seguir.

     [,1] [,2] [,3]
[1,]   1    3    5 
[2,]   2    4    6

Em relação ao software livre R, versão 4.3, julgue o item subsequente, considerando que todas as bibliotecas necessárias foram corretamente instaladas e disponibilizadas.
O código matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3) apresentará, ao ser executado, o resultado a seguir.

     [,1] [,2] [,3] 
[1,]   1    2    3 
[2,]   4    5    6 
[3,]   7    8    9