Foram encontradas 5.226 questões.
Considere uma pequena amostra das compras realizadas em um supermercado descritas na tabela abaixo. Cada transação representa uma compra. A coluna ID da tabela abaixo contém os identificadores de uma transação e a coluna Itens contém os produtos do supermercado que foram comprados na transação.
Analise as sentenças a seguir sobre regras de associação:
I. Para qualquer conjunto de dados, é computacionalmente viável gerar todas as regras de associação, e calcular suporte e confiança das mesmas pelo método de força bruta.
II. Considerando o suporte mínimo de 0.6 e a confiança mínima de 1, a regra de associação “Quem compra café e chá, então está propenso a comprar pão” é frequente, pois satisfaz tanto suporte quanto confiança mínima.
III. A confiança da regra de associação “Quem compra café e leite, então está propenso a comprar pão” é 1.
IV. Apriori é um algoritmo de mineração de dados capaz de definir os itens frequentes em um conjunto de dados.
Assinale a alternativa que contém APENAS as sentenças CORRETAS.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Marque a alternativa correta sobre Data warehousing.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Assinale a alternativa que associa corretamente as afirmações a seguir com as operações realizadas sobre um cubo OLAP.
I – Resume os dados ao longo de uma dimensão, como o cálculo de totais de uma hierarquia.
II – Permite ao usuário navegar entre níveis de dados resumidos para níveis mais detalhados.
III – Processo em que um critério é avaliado entre os dados ou membros de uma dimensão para restringir o conjunto de dados recuperados.
IV – Produz um subcubo a partir da seleção de valores específicos de múltiplas dimensões.
V – Permite a seleção de um subconjunto de um cubo multidimensional através da escolha de um único valor para uma de suas dimensões a fim de criar um novo cubo com uma dimensão a menos.
Os dados estão disponíveis por valor ou intervalo.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Sobre as operações online analytical processing (OLAP), é correto afirmar que:
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Considere uma pequena amostra das compras realizadas em um supermercado descritas na tabela abaixo. Cada transação representa uma compra. A coluna ID da tabela abaixo contém os identificadores de uma transação e a coluna Itens contém os produtos do supermercado que foram comprados na transação.
O suporte e a confiança da regra de associação “Quem compra pão e queijo, então está propenso a comprar presunto” segundo a amostra acima:
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Assinale a alternativa que apresenta somente afirmações corretas sobre data warehousing e OLAP.
I. O desempenho de consultas em um modelo de dados multidimensional é menos eficiente que em bancos de dados relacionais tradicionais.
II. Data warehouses dão mais ênfase a dados históricos, desde que seu principal propósito seja suportar séries de tempo e análise de tendências.
III. Comparados com bancos de dados transacionais, data warehouses são voláteis.
IV. A informação em data warehouse é de granularidade relativamente grossa e a política de atualização é cuidadosamente escolhida, geralmente incremental.
V. O projeto de data warehousing deve aceitar consultas ocasionais (ad-hoc), acessando dados com qualquer combinação significativa de valores para os atributos nas tabelas de dimensão ou fatos.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Relações binárias fuzzy possuem as seguintes propriedades, EXCETO:
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Ao se utilizar a técnica de data mining (mineração de dados), como é conhecido o resultado dessa mineração, em que, por exemplo, se um cliente compra equipamento de vídeo, ele pode também comprar outros equipamentos eletrônicos?
Provas
Questão presente nas seguintes provas
As estruturas e os atributos das tabelas, a especificação do
modelo de dados, as rotinas comuns de acesso a dados e o
logging de extrações compõem os metadados de um
datawarehouse.
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Os sistemas especialistas são uma tentativa de imitar os especialistas humanos aplicando metodologias de raciocínio ou conhecimento sobre uma área específica. Em geral, um sistema especialista é um software de decisão que pode alcançar um nível de desempenho humano em alguma área-problema especializada e normalmente restrita. Os seguintes componentes estão presentes em um sistema especialista:
I. Base de conhecimento.
II. Mecanismo de inferência.
III. Interface com o usuário.
IV. Quadro-branco.
V. Subsistema de aplicação.
Quais estão corretos?
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Cadernos
Caderno Container