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Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."
(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)
Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,
A
caracterizam-se como operações MOLAP, que usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
B
caracterizam-se como operações HOLAP, que não usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
C
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Marts integrados, que não requerem a construção de um DW.
D
podem ter sido realizados com ferramentas de Data Mining em tempo real, uma vez que os dados do DW são constantemente atualizados a partir da chave de tempo que indica o dia no qual os dados foram extraídos dos sistemas transacionais.
E
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Mining, que permitem a exploração de grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento e relacionamentos.
Ano: 2018 Banca: CEBRASPE Órgão: STJ Prova: Técnico Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas
Julgue o item que se segue, acerca de data mining e data warehouse.
O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja executado dentro dos data warehouses.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2019 Banca: UFPR Órgão: ITAIPU Prova: Pesquisador - Gestão da Informação
Os algoritmos de Mineração de Dados podem ser classificados quanto a seus objetivos, sendo alguns a classificação, o agrupamento e a identificação de regras de associação. A respeito dessas classificações e seus algoritmos, assinale a alternativa correta.
A
Algoritmos de agrupamento podem ser utilizados para classificação não supervisionada.
B
Algoritmos de agrupamento são também chamados de algoritmos supervisionados.
C
Algoritmos de classificação têm como resultado um modelo descritivo dos dados de entrada.
D
Algoritmos de identificação de regras são também conhecidos como algoritmos preditivos.
E
Algoritmos de agrupamento são equivalentes a algoritmos de identificação de anomalias.
Dois funcionários de uma empresa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos no passado, um registro formado pelo conjunto de informações pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial. Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes. A partir desses dados, os funcionários querem construir um modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique os novos clientes, que serão descritos por registros com o mesmo formato. A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo
A
supervisionado, como SVM
B
supervisionado, como K-means
C
não supervisionado, como regressão linear 
D
não supervisionado, como árvores de decisão
E
semi-supervisionado, como redes bayesianas
Ano: 2018 Banca: FCC Órgão: DEFENSORIA PÚBLICA DO AMAZONAS Prova: Analista - Banco de Dados
Dentre os algoritmos utilizados em data mining, há um algoritmo que visa o estabelecimento de categorias, a partir do conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Essa descrição corresponde aos algoritmos de  
A
classificação. 
B
sumarização. 
C
visualização. 
D
evolução. 
E
detecção de desvios. 
Sobre business intelligence, analise as afirmativas abaixo:

I. Uma das etapas da abordagem OLAP diz respeito às ferramentas que são utilizadas para extração dos dados do repositório para posterior inserção no datawarehouse.
II. A predição de eventos é uma das propriedades da mineração de dados.
III. O data warehouse é um banco de dados que contém dados voláteis sumarizados de várias formas para respostas rápidas a consultas.
Está CORRETO o que se afirma em
A
III, apenas. 
B
 I e III, apenas.
C
 II e III, apenas. 
D
 I, II e III.
E
II, apenas.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Assinale a alternativa que contém as principais fases do processo de Data Minning CRISP-DM. 
A
Amostragem; Exploração; Modificação; Modelagem; Execução; Avaliação.
B
Amostragem; Exploração; Modelagem; Modificação; Avaliação; Implementação.
C
Compreensão do negócio; Compreensão dos dados; Preparação dos dados; Modelagem; Avaliação; implementação.
D
Compreensão dos dados; Amostragem; Preparação dos dados; Implementação; Avaliação.
E
Compreensão do negócio; Exploração dos dados; Modificação dos dados; Implementação; Avaliação.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Qual técnica de mineração de texto permite agrupar termos ou padrões similares a partir de vários documentos, e pode ser executada de modo top-down ou bottom-up através da aplicação de métodos de hierarquização, distribuição, densidade, entre outros? 
A
Clustering
B
Summarização
C
Contagem de Frequência
D
Recuperação de Informação
E
Extração de Informação
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Com relação ao assunto Dados Abertos, assinale a alternativa correta. 
A
Um requisito importante para que o dado seja considerado aberto é o da reutilização e redistribuição no qual os dados devem estar disponíveis como um todo e sob custo razoável de reprodução. Tais dados preferencialmente devem ser possíveis de serem baixados pela internet e devem estar disponíveis de uma forma conveniente e modificável.
B
Um requisito importante para que o dado seja considerado aberto é o da disponibilidade e acesso no qual os dados devem ser fornecidos sob termos que permitam o seu fechamento, abertura ou a combinação com outros conjuntos de dados.
C
Dados abertos são dados que podem ser livremente usados, reutilizados e redistribuídos por qualquer pessoa. Estão sujeitos, no máximo, à exigência de atribuição da fonte e compartilhamento pelas mesmas regras.
D
Participação Universal significa a capacidade de diversos sistemas e organizações trabalharem juntos. Nesse caso, trata-se da capacidade de interoperar ou combinar diferentes conjuntos de dados.
E
Entende-se Interoperabilidade como a capacidade de usar, reutilizar e redistribuir, não devendo haver discriminação contra áreas de atuação ou contra pessoas ou grupos. Por exemplo, restrições de uso não comercial que impediriam o uso comercial, ou restrições de uso para certos fins que excluem determinados dados do conceito de ‘abertos’.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
O modelo Estrela (Star) e o modelo Floco de Neve (Snow Flake) são tipos de modelos dimensionais. 
Com relação a esses modelos, assinale a alternativa correta.
A
No modelo Floco de Neve (Snow Flake) todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos.
B
No modelo Floco de Neve (Snow Flake), as tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas dimensões relacionam-se apenas entre elas. Isto ocorre para fins de normalização das tabelas dimensionais, visando diminuir o espaço ocupado por essas tabelas.
C
O modelo Estrela (Star) é composto no centro por uma tabela de dimensão, que é rodeada por tabelas de fato, ficando parecido com a forma de uma estrela (origem do nome do modelo).
D
O modelo de dados Estrela (Star) consiste em uma extensão do modelo Floco de Neve (Snow Flake) no qual cada uma das “pontas da estrela” passa a ser o centro de outras estrelas. Isto porque cada tabela de dimensão seria normalizada, “quebrando-se” a tabela original ao longo de hierarquias existentes em seus atributos.
E
O modelo Estrela (Star) reduz o espaço de armazenamento dos dados dimensionais, mas acrescenta várias tabelas ao modelo, deixando-o mais complexo, tornando mais difícil a navegação pelos softwares que utilizarão o banco de dados.
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