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Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.
Data mining utiliza diversos tipos de padrões e técnicas para descobrir o conhecimento em base de dados. Eles são provenientes, automaticamente, do banco de dados e não há interação manual na descoberta de novos tipos de padrões.
C
Certo
E
Errado
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Em relação a Data WarehouseData Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.
O Data Mining possibilita descobrir padrões úteis de diferentes formas. Uma delas é por meio de classificação, utilizando-se o algoritmo ID3 que recebe como entrada um conjunto de tuplas para treinamento chamado exemplos e um atributo objetivo, que permite criar árvores de decisão. 
C
Certo
E
Errado
Texto Associado Texto Associado
Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.
Um Data Mart pode ser considerado, na visão bottom-up, uma reunião de vários Data Mining, desde que estes sejam desenvolvidos em modelos multidimensionais (MDM).
C
Certo
E
Errado
Ano: 2013 Banca: CESPE Órgão: CRPM Prova: Analista em Geociências - Sistemas de Informação
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Julgue os itens subsequentes, a respeito de sistemas de suporte à decisão.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2012 Banca: CESGRANRIO Órgão: CMB Prova: Analista da CMB - Analista de Negócios
Uma importante ferramenta utilizada na área de Mineração de Dados é o algoritmo Árvore de Padrão-Frequente. Em relação aos métodos tradicionais de Mineração de Dados, esse algoritmo é utilizado para a extração de 
A
Agrupamentos 
B
Sumarizações 
C
Padrões com Séries Temporais 
D
Hierarquias de Classificação 
E
Regras de Associação
Texto Associado Texto Associado
Com referência a arquitetura e tecnologias de sistemas de informações, julgue os itens de 71 a 75.
Data mining (mineração de dados) consiste na análise de grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões e regras que possam, por exemplo, ser usados para orientar a tomada de decisões. É o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
O processo de agrupamento de dados em data mining deve preencher alguns poucos requisitos. Qual requisito permite a análise de um subconjunto de dados que contém não apenas atributos numéricos, mas também atributos categóricos? 
A
Flexibilidade.
B
Robustez.
C
Clareza.
D
Complexidade.
E
Eficiência.
Ano: 2010 Banca: CESGRANRIO Órgão: ELETROBRAS Prova: Analista de Sistemas - Funcional SAP-ERP
Em uma reunião sobre prospecção de novos pontos de venda, um analista de TI afirmou que técnicas OLAP de análise de dados são orientadas a oferecer informações, assinalando detalhes intrínsecos e facilitando a agregação de valores, ao passo que técnicas de data mining tem como objetivo
A
captar, organizar e armazenar dados colecionados a partir de bases transacionais, mantidas por sistemas OLTP.
B
facilitar a construção de ambientes de dados multidimensionais, através de tabelas fato e dimensionais.
C
melhorar a recuperação de dados organizados de forma não normalizada em uma base relacional conhecida como data warehouse.
D
extrair do data warehouse indicadores de controle (BSC) para apoio à tomada de decisão por parte da diretoria da empresa.
E
identificar padrões e recorrência de dados, oferecendo conhecimento sobre o comportamento dos dados analisados.
A análise exploratória de dados contempla três fases distintas, que têm como objetivo destacar as características relevantes de cada atributo contido em um conjunto de dados, por meio de gráficos e cálculos estatísticos, além de identificar a intensidade das relações subjacentes entre os atributos. Qual fase fornece conclusões sobre o conteúdo de cada atributo das informações de um conjunto de dados? 
A
Bivariável.
B
Decomposição.
C
Validação cruzada. 
D
Multivariável. 
E
Univariável.
Ano: 2010 Banca: ESAF Órgão: MPOG Prova: Analista - Tecnologia da Informação
Mineração de Dados
A
é uma forma de busca sequencial de dados em arquivos. 
B
é o processo de programação de todos os relacionamentos e algoritmos existentes nas bases de dados.
C
por ser feita com métodos compiladores, método das redes neurais e método dos algoritmos gerativos.
D
engloba as tarefas de mapeamento, inicialização e clusterização.
E
engloba as tarefas de classificação, regressão e clusterização. 
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