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No OLAP (On Line Analytical Processing), as informações são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões, e formam uma estrutura de cubo.
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Sistemas de Apoio à Decisão têm como característica suportar a análise de drill down, que permite uma visão, com menor nível de detalhe, dos dados analisados.
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Data Mining refere-se à busca de informações relevantes, ou "à descoberta de conhecimento" , a partir de um grande volume de dados. Assim como a descoberta de conhecimento no ramo da inteligência artificial, a extração de dados tenta descobrir automaticamente modelos estatísticos a partir dos dados. O conhecimento obtido a partir de um banco de dados pode ser representado em regras. Duas importantes classes de problemas de extração de dados são as:
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Um data warehouse pode ser descrito como sendo uma coleção de tecnologias de apoio à decisão, visando a habilitar o analista a tomar decisões melhores e mais rápidas. Para a criação de um data warehouse há uma fase que consiste em limpeza e reformatação dos dados antes que sejam carregados no data warehouse. Esse processo é tratado por ferramentas conhecidas por:
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Sobre Mineração de Dados, assinale a alternativa correta.
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Entre as opções abaixo, marque a alternativa que justifica o uso de data warehouse.
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Uma categoria de aplicações, processos e tecnologias para suportar e melhorar o processo de tomada de decisão em negócios. Sobre um sistema de business intelligence, assinale a alternativa correta.
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Marque a alternativa que lista operadores analíticos (OLAP) para manipular dados em um cubo.
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Os bancos de dados tradicionais são transacionais (relacionais, orientados a objeto, em rede ou hierárquicos).
Os data warehouses têm características distintas de servir principalmente para aplicações de apoio à decisão em que
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Como abrangem um grande volume de dados, os data warehouses geralmente são de maior ordem de magnitude que os bancos de dados de origem. Os data warehouses voltados para um subconjunto da organização, como um departamento, são conhecidos por:
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