Questões de Concurso
Comentadas sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados
Foram encontradas 169 questões
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TRF - 1ª REGIÃO
Prova:
FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |
Q3029860
Banco de Dados
No sistema transacional da organização PrevData, há o registro
dos pedidos de licença médica de todos os seus funcionários.
Para apoiar as campanhas de prevenção, foi levantado o seguinte
requisito analítico: quantidade de atestados de crise respiratória
durante as estações do ano, ao longo dos últimos 10 anos.
Para atender a esse requisito analítico, deve ser elaborado o Modelo Multidimensional de Dados com a estrutura:
Para atender a esse requisito analítico, deve ser elaborado o Modelo Multidimensional de Dados com a estrutura:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Gestão de Dados |
Q3025872
Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a integridade referencial, metadados e modelagem multidimensional.
A integridade referencial é uma propriedade que garante que
os valores de uma chave estrangeira em uma tabela
correspondem a valores existentes na chave primária da
tabela referenciada.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Gestão de Dados |
Q3025871
Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a integridade referencial, metadados e modelagem multidimensional.
Metadados e dicionário de dados têm a mesma função:
fornecem informações detalhadas sobre os dados
armazenados em um banco de dados.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-AC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-AC - Analista de Tecnologia da Informação - Área: Gestão de Dados |
Q3025870
Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a integridade referencial, metadados e modelagem multidimensional.
Na modelagem multidimensional, os dados numéricos que os
usuários desejam analisar são denominados dimensões,
enquanto os diferentes ângulos ou perspectivas a partir dos
quais esses dados podem ser analisados são denominados
fatos.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados |
Q3022079
Banco de Dados
A respeito de técnicas de redução de dimensionalidade, julgue o item subsecutivo.
Para utilizar de forma adequada a análise de componentes
principais (PCA, na sigla em inglês), é essencial normalizar
os dados; se as variáveis não estiverem na mesma escala,
aquelas com maior variância terão maior impacto,
distorcendo o resultado da PCA.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANATEL
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANATEL - Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados |
Q3022078
Banco de Dados
A respeito de técnicas de redução de dimensionalidade, julgue o item subsecutivo.
Quando da configuração dos parâmetros do autoencoder, o
tamanho do espaço latente é uma informação crucial, pois
determina o tamanho do espaço onde os dados de entrada
serão comprimidos.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517654
Banco de Dados
Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo
do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo
multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO
EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela
DIMENSÃO FUNDADOR.
No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:
No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento de Software para Processamento de Imagens e Dados Adquiridos por Satélites e Sensores Meteorológicos |
Q2516591
Banco de Dados
NetCDF (Network Common Data Form) é um formato de arquivo
adotado como padrão pela comunidade científica internacional para
o compartilhamento de dados científicos especializados, de natureza
multidimensional (multivariáveis).
Além do formato NetCDF, outro formato matricial que pode ser empregado para criar, acessar e compartilhar dados multidimensionais é o
Além do formato NetCDF, outro formato matricial que pode ser empregado para criar, acessar e compartilhar dados multidimensionais é o
Ano: 2024
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREFITO - 8ª Região (PR)
Prova:
Quadrix - 2024 - CREFITO - 8ª Região (PR) - Analista de Sistemas |
Q2500102
Banco de Dados
No que concerne às técnicas de modelagem dimensional, à gestão eletrônica de documentos e à programação orientada a aspectos, julgue o item.
Uma dimensão conformada é uma dimensão que possui o mesmo significado para todas as tabelas fato que podem fazer junção à mesma.
Uma dimensão conformada é uma dimensão que possui o mesmo significado para todas as tabelas fato que podem fazer junção à mesma.
Ano: 2024
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREFITO - 8ª Região (PR)
Prova:
Quadrix - 2024 - CREFITO - 8ª Região (PR) - Analista de Sistemas |
Q2500101
Banco de Dados
No que concerne às técnicas de modelagem dimensional,
à gestão eletrônica de documentos e à programação
orientada a aspectos, julgue o item.
A técnica de modelagem dimensional Snowflake Schema (floco de neve) é constituída de uma tabela central, com chave composta, denominada tabela fato, e é constituída de um conjunto de tabelas menores e periféricas, denominadas tabelas dimensões.
A técnica de modelagem dimensional Snowflake Schema (floco de neve) é constituída de uma tabela central, com chave composta, denominada tabela fato, e é constituída de um conjunto de tabelas menores e periféricas, denominadas tabelas dimensões.
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
Prefeitura de Rio Branco - AC
Prova:
IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2469934
Banco de Dados
O modelo STAR SCHEMA é uma forma elementar de
modelagem dimensional, na qual os dados são organizados
em fatos e dimensões. Um fato é o evento contado ou
medido e uma dimensão inclui dados de referência sobre o
fato. É característica da tabela FATO:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
Prefeitura de Rio Branco - AC
Prova:
IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2469919
Banco de Dados
Um modelo multidimensional organiza dados em níveis de
abstração, definindo uma hierarquia que possibilita extrair
informações sob diferentes visões. Qual a operação
permite, em ferramentas OLAP, obter um subcubo do cubo
original a partir da seleção em duas ou mais dimensões?
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
AL-PR
Prova:
FGV - 2024 - AL-PR - Analista Legislativo - Desenvolvedor de Sistemas |
Q2451594
Banco de Dados
Seja o modelo multidimensional representado a seguir, refletindo uma dinâmica de vendas de produtos por vendedores e por região.
Considere que
I. os campos indicados como são os identificadores de suas respectivas tabelas;
II. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_vendedor” referencia o identificador cod_vendedor da tabela “Vendedor”.
III. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_regiao” referencia o identificador cod_regiao da tabela “Região”.
IV. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_produto” referencia o identificador cod_produto da tabela “Produto”.
V. na tabela “Região”, o atributo “cod_cidade” referencia o identificador cod_cidade da tabela “Cidade”.
Ao analisar a semântica do modelo, é correto inferir que
Considere que
I. os campos indicados como são os identificadores de suas respectivas tabelas;
II. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_vendedor” referencia o identificador cod_vendedor da tabela “Vendedor”.
III. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_regiao” referencia o identificador cod_regiao da tabela “Região”.
IV. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_produto” referencia o identificador cod_produto da tabela “Produto”.
V. na tabela “Região”, o atributo “cod_cidade” referencia o identificador cod_cidade da tabela “Cidade”.
Ao analisar a semântica do modelo, é correto inferir que
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Banco de Dados |
Q2438398
Banco de Dados
A mudança de uma hierarquia (orientação) dimensional
para outra tem sua realização facilitada em um cubo de
dados por meio de uma técnica chamada:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-TO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPE-TO - Analista Ministerial Especializado - Área de Atuação: Administração de Banco de Dados |
Q2417037
Banco de Dados
A respeito de modelagem relacional, modelagem dimensional e normalização das estruturas de dados, julgue o item que se segue.
Na modelagem dimensional, as métricas estão contidas na
tabela de fatos, enquanto o caráter quantitativo das
informações descritivas está armazenado na tabela
dimensões.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGE-PB
Prova:
FGV - 2024 - CGE-PB - Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação |
Q2398316
Banco de Dados
Maria está implementando o Audit-DataMart para apoiar análises sobre a quantidade de auditorias realizadas por cidade e por período. Para isso, Maria elaborou o modelo multidimensional de dados no qual a dimensão tempo se relaciona com a tabela fato duas vezes, uma representando a data de início da auditoria e a outra representando a data do fim da auditoria, conforme ilustrado a seguir.
A técnica de modelagem multidimensional de dados utilizada por
Maria para referenciar múltiplas vezes uma única dimensão física
na tabela fato é:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGM de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2024 - CGM de Belo Horizonte - MG - Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã |
Q2387570
Banco de Dados
O modelo multidimensional é composto por diversos elementos,
por exemplo, dimensões, chaves, medidas e tabelas de fatos.
As tabelas de fatos podem ser do tipo
As tabelas de fatos podem ser do tipo
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
IF-RS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - IF-RS - Professor - Informática Geral |
Q2361757
Banco de Dados
Sobre Modelagens Multidimensionais, analise as assertivas a seguir e assinale a
alternativa correta.
I. Deixa-se de focar na coleta de dados para se ocupar com a consulta aos dados.
II. O modelo multidimensional é usado em sistemas cujas bases de dados são atualizadas periodicamente.
III. Foca-se na coleta de dados, para posteriormente avaliar a consulta aos dados.
IV. É o mais adequado para os sistemas de BI em que o foco é a coleta de dados.
I. Deixa-se de focar na coleta de dados para se ocupar com a consulta aos dados.
II. O modelo multidimensional é usado em sistemas cujas bases de dados são atualizadas periodicamente.
III. Foca-se na coleta de dados, para posteriormente avaliar a consulta aos dados.
IV. É o mais adequado para os sistemas de BI em que o foco é a coleta de dados.
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Transpetro
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |
Q2326123
Banco de Dados
Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:
1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento
2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)
3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)
A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:
• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda
Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:
1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento
2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)
3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)
A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:
• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda
Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Transpetro
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |
Q2326122
Banco de Dados
Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo
orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma
instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:
1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento
Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.
Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:
1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas
Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”
A expressão SQL que responde a essa consulta é
1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento
Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.
Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:
1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas
Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”
A expressão SQL que responde a essa consulta é
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