São componentes principais de um processo de data warehousing:

Ao tentar descobrir automaticamente regras e modelos estáticos a partir de um grande volume de dados, estamos fazendo uma:

Os serviços OLAP fazem parte de um componente fundamental no:

Sobre técnicas de mineração de dados (data mining), considere a seguinte definição:

Seja A={a₁, a₂, a_m} um conjunto de literais chamados itens, D um banco de dados composto por um conjunto de transações T={t₁, t₂, t_n}, onde cada transação t_i é composta por um conjunto de atributos de A, isto é !$ t_i \subseteq A !$. Os itens de cada transação t_i estão em ordem lexicográfica e n representa o número total de transações. Um conjunto de itens !$ I \subset A !$ é chamado de um itemset, ou seja, um itemset é um subconjunto I de A, ordenado lexicograficamente, representando a ideia de conjunto de itens adquiridos em uma transação. Uma transação t_n contém um itemset I se !$ I \subseteq t_n !$. Considerando que LHS e RHS são itemset, uma é uma implicação na forma !$ LHS \Rightarrow RHS !$, em que !$ LHS \subset A !$, !$ RHS \subset A !$ e !$ LHS \cap RHS = \varnothing !$.

O nome da técnica de mineração de dados que preenche corretamente a lacuna na definição acima é:

Sobre ferramentas OLAP (On-line Analytical Processing), analise as tabelas abaixo, que representam visões de dados em um Data Warehouse.

Brasil - Recemseamentos
Ano	População
1950	51.941.767
1960	70.070.457
1970	93.139.037
1980	119.002.706
1991	146.825.475
2000	169.799.170
2010	190.732.694

Tabela 1

Brasil - Recemseamentos
Ano	1950	1960	1970	1980	1991	2000	2010
População	51.941.767	70.070.457	93.139.037	119.002.706	146.825.475	169.799.170	190.732.694

A operação OLAP aplicada sobre a visualização dos dados apresentados na Tabela 1 que resulta na visualização mostrada na Tabela 2 é:

Sobre Data Warehouse (DW), marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) É um armazém de dados históricos, cuja finalidade é apresentar as informações que permitem determinar padrões de comportamento, identificar a evolução de valores ao longo de uma grande janela de tempo, entre outras.

( ) Sua funcionalidade é semelhante à de um sistema transacional e, portanto, o sistema gerenciador de banco de dados desses dois sistemas possui as mesmas características.

( ) Funciona como um grande conjunto de todos os dados, enquanto os Data Marts permitem uma visão mais direcionada de um problema, funcionando como repositórios menores, orientados a áreas específicas.

( ) Granularidade de dados em um DW refere-se ao nível de sumarização dos elementos de dados e ao nível de detalhes disponível nos dados; quanto mais detalhes existir, mais alto é o nível de granularidade.

Assinale a sequência correta.

No modelo OLAP, a informação é vista como cubos que são formados em categorias: