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Ano: 2016 Banca: ESAF Órgão: ANAC Prova: Analista Administrativo - Análise de Sistemas
São objetivos da Mineração de Dados: 
A
Distribuição, Identificação, Organização e Otimização
B
Previsão, Priorização, Classificação e Alocação
C
Previsão, Identificação, Classificação e Otimização
D
Mapeamento, Identificação, Classificação e Atribuição
E
Planejamento, Redirecionamento, Classificação e Otimização
Ano: 2015 Banca: CESPE Órgão: MEC Prova: Técnico de Nível Superior - ADMINISTRADOR DE DADOS
Texto Associado Texto Associado
Acerca de data warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e data mining, julgue os itens que se seguem.
Situação hipotética: Após o período de inscrição para o vestibular de determinada universidade pública, foram reunidas informações acerca do perfil dos candidatos, cursos inscritos e concorrências. Ademais, que, por meio das soluções de BI e DW que integram outros sistemas, foram realizadas análises para a detecção de relacionamentos sistemáticos entre as informações registradas.

Assertiva: Nessa situação, tais análises podem ser consideradas como data mining, pois agregam valor às decisões do MEC e sugerem tendências, como, por exemplo, o aumento no número de escolas privadas e a escolha de determinado curso superior.
C
Certo
E
Errado
Considere a arquitetura geral de um sistema de BIBusiness Intelligence mostrada na figura abaixo.
Imagem da Questão
Nesta arquitetura
A
Data Mining se refere ao processo que, na construção do Data Warehouse, é utilizado para composição de análises e relatórios, armazenando dados descritivos e qualificando a respectiva métrica associada.
B
Data Marts representam áreas de armazenamento intermediário criadas a partir do processo de ETL. Auxiliam na transição dos dados das fontes OLTP para o destino final no Data Warehouse.
C
OLAP é um subconjunto de informações extraído do Data Warehouse que pode ser identificado por assuntos ou departamentos específicos. Utiliza uma modelagem multidimensional conhecida como modelo estrela.
D
os dados armazenados no Data Warehouse são integrados na base única mantendo as convenções de nomes, valores de variáveis e outros atributos físicos de dados como foram obtidos das bases de dados originais.
E
o Data Warehouse não é volátil, permite apenas a carga inicial dos dados e consultas a estes dados. Além disso, os dados nele armazenados são precisos em relação ao tempo, não podendo ser atualizados.
Ano: 2015 Banca: CESPE Órgão: MPOG Prova: Analista - Analista em Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
Julgue os itens subsequentes, acerca dos conceitos de data mining, data warehouse e sistemas colaborativos.
Em data mining, a técnica boosting é utilizada para fazer a seleção inicial dos dados a serem analisados durante o estágio de construção do modelo.
C
Certo
E
Errado
Um técnico de TI precisa utilizar um subconjunto de dados de um Data Warehouse direcionado à área administrativa de um Tribunal. Esses dados serão armazenados em um banco de dado modelado multidimensionalmente, que será criado capturando-se dados diretamente de sistemas transacionais, buscando as informações relevantes para os processos de negócio da área administrativa. Esse banco de dados será um 
A
Big Data.
B
Data Mart. 
C
OLAP. 
D
MOLAP. 
E
Data Mining. 
Texto Associado Texto Associado
Acerca de datawarehouse e datamining, julgue os itens subsequentes.
Os objetivos do datamining incluem identificar os tipos de relacionamentos que se estabelecem entre informações armazenadas em um grande repositório.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2015 Banca: UERJ Órgão: UERJ Prova: Analista de Sistemas - Desenvolvimento
Das tarefas abaixo listadas: 

I. filtragem de dados
II. conversão de dados
III. condensação de dados
IV. derivação de dados

A que está relacionada ao processo de Extração, Transformação e Carga (ETC) de dados, em data warehouses, é a:
A
I
B
II
C
III
D
IV
A revista da CGU − Controladoria Geral da União, em sua 8a edição, publicou um artigo que relata que foram aplicadas técnicas de exploração de dados, visando a descoberta de conhecimento útil para auditoria, em uma base de licitações extraída do sistema ComprasNet, em que são realizados os pregões eletrônicos do Governo Federal. Dentre as técnicas preditivas e descritivas utilizadas, estão a classificação, clusterização e regras de associação. Como resultado, grupos de empresas foram detectados em que a média de participações juntas e as vitórias em licitações levavam a indícios de conluio.

As técnicas aplicadas referem-se a
A
Customer Churn Trend Analysis.
B
On-Line Analytical Processing. 
C
Data Mining. 
D
Business Process Management. 
E
Extraction, Transformation  and Load. 
Ano: 2014 Banca: CESPE Órgão: TJ-CE Prova: Analista Judiciário - Ciências da Computação
Assinale a opção correta acerca de datamining.
A
A informação acerca dos resultados obtidos no processo de mineração é apresentada apenas de forma gráfica.
B
A classificação, uma das principais tecnologias da mineração de dados, caracteriza-se por possuir um conjunto de transações, sendo cada uma delas relacionada a um itemset.
C
É possível realizar mineração de dados em documentos textuais como, por exemplo, uma página da Internet.
D
A grande desvantagem de um datamining consiste no fato de que a identificação de um padrão, para a geração do conhecimento, só é possível por meio da análise em pequenas quantidades de dados.
E
Durante a fase de reconhecimento de padrões, para cada banco de dados, é permitido um único tipo de padrão.
Texto Associado Texto Associado
Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.
O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.
C
Certo
E
Errado
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