1234748 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: PEFOCE

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Perito Criminal - Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse
Data Mining

No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.

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1169497 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: COVEST-COPSET
Orgão: UFPE

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Técnico de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Sobre o processo das operações de um cubo OLAP, assinale a alternativa incorreta.

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1167390 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FEPESE
Orgão: IMA-SC

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Analista Técnico de Gestão Ambiental - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Sobre o processamento OLAP (On-Line Analytical Processing) em um Data Warehouse (DW), assinale a alternativa de defne corretamente o operador Pivot.

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1154630 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFAM
Orgão: SEBRAE AM

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Assistente
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Os termos a seguir são bastante usados em Call Center: DATA MINING- Conceito que analisa um banco de dados a partir de ferramentas que procuram tendências. DATA WAREHOUSEConceito que representa um sistema de banco de dados complexo, normalmente construído a partir de mais de um banco de dados de uma empresa.

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1068634 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: EPE

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Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação
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Data MiningTécnicas de Mineração

As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas.

As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como

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1001214 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TJ-RO

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Analista Judiciário - TI/Desenvolvimento
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Data MiningConceitos e Fundamentos de Data Mining
Data MiningTécnicas de Mineração

No que se refere a data mining e sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.

A

A técnica de clustering em data mining utiliza os algoritmos ID3 e o C4.5. Esses algoritmos produzem árvores de decisão, o que permite gerar clusters de elementos que, por sua vez, geram mapeamento dos elementos em grupos predefinidos.

B

Utilizando-se a técnica dice em data mining, é possível descobrir regras do tipo basket data, em que cada tupla consiste em um conjunto de atributos binários chamados itens.

C

A técnica de associação em data mining verifica se há controle ou influência entre atributos ou valores de atributos, no intuito de verificar, mediante a análise de probabilidades condicionais, dependências entre esses atributos.

D

Data mining é o processo não trivial de identificar, em bases de dados, padrões válidos, novos e potencialmente úteis ao usuário. KDD (knowledge discovery in databases) é um processo dentro do data mining.

E

A técnica de classificação em data mining possibilita a definição de classes e o enquadramento de elementos em grupos de afinidades, por meio de avaliação de similaridade entre esses elementos.

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1001212 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TJ-RO

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Analista Judiciário - TI/Desenvolvimento
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Assinale a opção correta a respeito de OLAP (online analytical processing) em sistemas de suporte à decisão.

A

A solução MOLAP apresenta maior escalabilidade e menor desempenho do que a solução ROLAP.

B

A solução HOLAP combina as vantagens da MOLAP e da ROLAP, oferecendo, se comparado a essas duas soluções, menor custo e menor escalabilidade.

C

A solução ROLAP é um tipo de implementação em que, com exceção das métricas, os dados do cubo são armazenados em um banco de dados relacional, o que permite, em comparação com a solução MOLAP, maior velocidade no carregamento dos dados.

D

A solução MOLAP independe diretamente de SGBD relacionais, visto que os dados são copiados e armazenados em uma estrutura multidimensional, o que promove melhor tempo de resposta nas consultas, em comparação aos bancos de dados relacionais.

E

A solução DOLAP, um tipo de implementação voltada para dispositivos móveis, adequa-se melhor a data warehouse do que a data marts, já que não apresenta limitação para o tamanho do cubo a ser processado.

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1001209 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TJ-RO

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Analista Judiciário - TI/Desenvolvimento
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Assinale a opção correta acerca de elementos básicos de datawarehouse (presentation area, staging area, data source e data access) e de extract transformation load (ETL).

A

Define-se staging area como tudo o que existe entre a fonte de dados (data source) e a área de apresentação (presentation area).

B

As ferramentas ad hoc de consulta de dados, presentes na área de acesso aos dados, possibilitam, se necessário, o acesso aos dados diretamente da staging area ou mesmo na fonte de dados.

C

Para maior confiabilidade em ETL, a importação de dados para o datawarehouse deve ser limitada a apenas uma fonte de dados (data source).

D

A limpeza e a combinação de dados devem ser realizadas na área de apresentação (presentation area), antes da área de acesso a dados (data access).

E

Os dados são efetivamente organizados e armazenados em staging area, sendo disponibilizados para consulta pelas ferramentas da área de acesso a dados (data access).

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992557 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IADES
Orgão: HU Brasil

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Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Em um sistema OLAP, a operação que pode ser imaginada como uma fatia do cubo de dados é denominada

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992552 Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IADES
Orgão: HU Brasil

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Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Os modelos multidimensionais tiram proveito dos relacionamentos inerentes aos dados para preencher os dados em matrizes multidimensionais, chamadas cubos de dados. Em relação a este tipo de modelagem, assinale a alternativa correta.

A

Os modelos podem ser chamados de hipercubos, se tiverem duas dimensões.

B

Um modelo com 4 (quatro) dimensões pode ser visualizado facilmente, de maneira gráfica.

C

Para dados que se prestam à formatação dimensional, o desempenho da consulta nas matrizes multidimensionais, pode ser muito melhor do que no modelo de dados relacional.

D

O modelo de armazenamento multidimensional envolve três tipos de tabelas: tabela de dimensão, tabela de fatos e tabela de indexação.

E

Uma das desvantagens é que os dados não podem ser consultados diretamente, em qualquer combinação de dimensões.