A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

Tecnologias como o IBM Watson tornam possível a geração de valor a partir de coleções de informações relativas a operações da organização, seus clientes, procedimentos internos e interações com funcionários.

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é usada para o processamento de dados durante o processo de ETL.

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

Modelagem multidimensional de banco de dados é uma técnica usada para o auxílio às consultas do data warehouse, nas mais diferentes perspectivas. A visão multidimensional permite o uso mais intuitivo para o processamento analítico pelas ferramentas OLAP (on-line analytical processing).

O código abaixo permite importar apenas a última linha das duas primeiras colunas do arquivo pesquisa.csv.

import os
os.chdir('D:/')
import pandas
dados=pandas.read_csv('pesquisa.csv',
header=None,usecols=[1,2],
skiprows = range(1,9))

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.

O método de imputação K-NN (k-nearest neighbours) leva em consideração os padrões de similaridade presentes no conjunto de dados para predizer os valores faltantes. No entanto, a escolha da função de distância para a aplicação desse método, como, por exemplo, HEOM (heterogeneous euclidean-overlap metric) ou HVDM (heterogeneous value difference metric), pode influenciar significativamente nos resultados da imputação.

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Suponha que a palavra amor ocorra 1.000 vezes no último livro escrito por certo autor, que escreveu, no total, 10 livros. Nesse caso, se a palavra amor for encontrada em todos os livros desse autor, então o valor do TF-IDF (term frequencyinverse document frequency) referente à palavra amor no último livro escrito será igual a 1/1.000.

Com respeito a machine learning aplicado, julgue o próximo item.

Stop-words constituem um conjunto de palavras que proporcionam pouca informação para o significado de uma frase.

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais artificiais (RNA).

O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais artificiais (RNA).

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue.

Considere a tabela abaixo que mostra as distâncias entre cada observação de um conjunto de dados hipotético e os vetores médios (centroides) do cluster correspondente ao final da aplicação do algoritmo de agrupamento k-means. Com base nessa tabela, infere-se que o cluster 1 é constituído pelas observações 2, 5 e 10.