Ao analisar dados, é comum começar a visualização de um nível maior de agregação para um nível menor, e assim navegar pela hierarquia dos dados, como da hierarquia do atributo data que contém ano, trimestre, mês e dia. No PowerBI, quando uma visualização tem uma hierarquia, é possível revelar detalhes adicionais utilizando, por exemplo, os ícones ilustrados a seguir.

No PowerBI, quando um visual tem uma hierarquia, para revelar detalhes adicionais de um dado agregado, deve-se executar a operação:

No Pentaho Data Integrator (PDI), uma transformação é uma rede lógica de tarefas formando um fluxo de dados, conforme implementado na transformação “Calcula Classe A” ilustrada a seguir.

No PDI, para implementar tarefas, como Carrega Salário, Calcula Classe e Armazena Classe, deve-se usar:

Observe a seguinte modelagem dimensional.

A técnica utilizada para implementar a dimensão tempo e seus diferentes relacionamentos com a tabela fato é:

Ao analisar um grande volume de dados, João encontrou algumas anomalias, por exemplo: pessoas com mais de 200 anos de idade e salário de engenheiro menor que salário de pedreiro.

A operação de limpeza da fase de preparação de dados para tratar os pontos extremos existentes em uma série temporal a ser executada por João é:

O PowerBI possui diversas visualizações, conforme ilustrado a seguir.

No PowerBI, o gráfico autônomo usado para filtrar os outros visuais da página, restringindo a parte do conjunto de dados que é mostrado nas outras visualizações do relatório, é:

Dados abertos são dados publicados na internet, em formatos como csv e xml, para que qualquer pessoa possa acessar, modificar, analisar e compartilhar.

Os dados devem ser publicados na forma coletada da fonte, com a mais fina granularidade possível, e não de forma agregada ou transformada, para atender ao princípio de dados abertos:

No contexto do TensorFlow.js, a linha que exibe

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

é:

Julgue o próximo item, relativos a otimização de consultas, ETL, modelo entidade-relacionamento e bancos de dados NoSQL.

Entre os bancos de dados NoSQL, o banco de dados chavevalor é o mais fácil de se utilizar, a partir da perspectiva de uma API, devido ao fato de ser considerado uma tabela hash simples.

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Em um data warehousing (DW), a ETL é considerada uma das fases mais simples, pois se resume à seleção dos dados que farão parte do DW.

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No processo de otimização de consultas, são avaliados diversos planos de execução, que variam de acordo com a estrutura de arquivos e algoritmos de junção, entre outros.