Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 463 questões
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |
Q3188252
Banco de Dados
Sobre algoritmos de mineração de dados, avalie as afirmativas a
seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) K-means, também conhecido como K-NN, é um algoritmo baseado na ideia de que objetos semelhantes estão próximos uns dos outros.
( )Árvore de decisão é uma estrutura hierárquica constituída por nós. Nela, o coeficiente de Gini de um nó é sempre maior do que o do seu nó pai.
( ) O algoritmo SVM, utilizado apenas para a tarefa de classificação, emprega classificadores lineares que separam o conjunto de dados por meio de hiperplanos, não sendo possível seu uso com problemas não linearmente separáveis.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) K-means, também conhecido como K-NN, é um algoritmo baseado na ideia de que objetos semelhantes estão próximos uns dos outros.
( )Árvore de decisão é uma estrutura hierárquica constituída por nós. Nela, o coeficiente de Gini de um nó é sempre maior do que o do seu nó pai.
( ) O algoritmo SVM, utilizado apenas para a tarefa de classificação, emprega classificadores lineares que separam o conjunto de dados por meio de hiperplanos, não sendo possível seu uso com problemas não linearmente separáveis.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |
Q3188251
Banco de Dados
Acerca dos algoritmos de mineração de dados, analise as
afirmativas a seguir, e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a
falsa.
( ) Uma árvore de decisão é um grafo cíclico direcionado em que cada nó é um nó de divisão.
( ) Em uma rede neural artificial multicamadas os neurônios estão conectados a todos os neurônios da camada anterior.
( ) As máquinas de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machine) são aplicadas em problemas de classificação nos quais busca-se dividir os dados por meio de um hiperplano.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Uma árvore de decisão é um grafo cíclico direcionado em que cada nó é um nó de divisão.
( ) Em uma rede neural artificial multicamadas os neurônios estão conectados a todos os neurônios da camada anterior.
( ) As máquinas de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machine) são aplicadas em problemas de classificação nos quais busca-se dividir os dados por meio de um hiperplano.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178707
Banco de Dados
A visualização de dados é uma etapa fundamental para compreender grandes
volumes de informações e identificar padrões relevantes no contexto de Data Mining e Big Data. Em
relação às principais técnicas de visualização de dados, é correto afirmar que:
Ano: 2025
Banca:
SELECON
Órgão:
SENAPPEN
Prova:
SELECON - 2025 - SENAPPEN - Analista em Tecnologia da Informação |
Q3174222
Banco de Dados
Um desenvolvedor de sistemas de informação está utilizando
um algoritmo de Data mining que é um algoritmo não paramétrico de
classificação por pontos de dados, com base em sua proximidade
e associação com outros dados disponíveis, pressupondo que os
pontos de dados semelhantes são encontrados próximos uns dos
outros. Esse algoritmo é o:
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171140
Banco de Dados
Assim como no caso das outras tarefas de
mineração de dados, a mineração de regras de
associação também pode ser executada por
diferentes algoritmos, sendo que muitos deles
são variações e melhorias de um algoritmo
pioneiro, o processo geral de minerar regras de
associação está dividido em quatro passos.
Com relação ao passo de pré-processamento
da base, assinale a alternativa correta.
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171138
Banco de Dados
Todos os dias, empresas trabalham com uma
enorme quantidade de dados, seja com
informações cadastrais, preferências de
consumidores, interações em redes sociais e
transações com clientes. Quando esses dados
são organizados e analisados por metodologias
de Data Mining, podem garantir o sucesso das
empresas, principalmente na tomada de
decisões. Com a utilização das metodologias de
mineração, é possível fazer correlações,
desvendar tendências e verificar a existência de
padrões; dessa forma, consegue-se abstrair o
conhecimento necessário para alavancar os
negócios e tomar as decisões corretas.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente uma metodologia para processos de mineração de dados
Assinale a alternativa que apresenta corretamente uma metodologia para processos de mineração de dados
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |
Q3167191
Banco de Dados
A respeito de data mart e data mining, julgue o item a seguir.
O uso de data mining permite, por exemplo, que uma empresa de varejo descubra padrões de compra ocultos em grandes volumes de dados, permitindo que a empresa crie promoções direcionadas ou ajuste o leiaute da loja para aumentar as vendas.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Sistemas de Informação |
Q3167148
Banco de Dados
Acerca de data mining e data mart, julgue o item subsequente.
A técnica de clustering (agrupamento), em data mining, é utilizada para classificar dados em categorias predefinidas, facilitando a análise de grandes volumes de dados.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167030
Banco de Dados
Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167029
Banco de Dados
Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
Na fase de modelagem do CRISP-DM, além da divisão de dados em treinamento, testes e validação, são escolhidos os algoritmos que podem ser testados e utilizados de acordo com o tipo de exploração dos dados desejada.
Q3154043
Banco de Dados
No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica
de word embeddings é
Q3154040
Banco de Dados
Em um problema de classificação binária com aprendizado de
máquina, a técnica geralmente mais adequada para ajustar o
modelo e evitar o overfitting é
Ano: 2024
Banca:
Instituto Acesso
Órgão:
Câmara de Manaus - AM
Prova:
Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Banco de Dados |
Q3136499
Banco de Dados
Data Mining e Cubos OLAP são ferramentas essenciais
para análise de grandes volumes de dados, permitindo
que analistas obtenham informações estratégicas para
tomada de decisões. No contexto de um Data
Warehouse, essas tecnologias têm papéis
complementares. Qual das alternativas abaixo descreve
corretamente a aplicação dessas ferramentas no
processo de análise de dados?
Ano: 2024
Banca:
Instituto Acesso
Órgão:
Câmara de Manaus - AM
Prova:
Instituto Acesso - 2024 - Câmara de Manaus - AM - Analista de Segurança da Informação |
Q3136144
Banco de Dados
A associação é uma técnica de mineração de dados que
possui como princípio a utilização de algumas regras para encontrar relacionamentos entre variáveis, inclusive
em situações em que elas, aparentemente, não possuem
nenhuma relação. Considerando a realização de
compras por 10 clientes como demonstrado abaixo,
pode-se afirmar que o valor do suporte e confiança para
a associação "hambúrguer e pão" é, respectivamente,
de:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
STJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - STJ - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação |
Q3104138
Banco de Dados
Texto associado
Em relação à ciência de dados, julgue o item que se segue.
Data mining é o processo de descobrir padrões e
informações valiosas em grandes conjuntos de dados, a partir
da utilização de técnicas estatísticas, de aprendizado de
máquina e de inteligência artificial.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TC-DF - Auditor de Controle Externo - Área Especializada - Especialidade: Arquivologia |
Q3092033
Banco de Dados
Julgue o item subsecutivo, referentes a mineração de dados.
A mineração de dados é o processo de descoberta de padrões e de outras informações valiosas de grandes conjuntos de dados.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TC-DF - Auditor de Controle Externo - Área Especializada - Especialidade: Arquivologia |
Q3092032
Banco de Dados
Julgue o item subsecutivo, referentes a mineração de dados.
Na modelagem da metodologia CRISP-DM, métodos como validação cruzada e métricas de desempenho são empregados para se avaliar o quão bem os modelos se saem em dados não vistos.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RR
Prova:
FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Ciência de Dados e Analytics |
Q3090091
Banco de Dados
A normalização numérica é utilizada para o tratamento de dados,
especialmente quando o processamento é dificultado por conta de
as características de instâncias estarem distribuídas em diferentes
escalas e intervalos. Uma técnica comum de normalização numérica
utilizada para o tratamento de outliers é o escalonamento robusto,
que se utiliza da mediana e da distância entre o primeiro e o terceiro
quartis para efetuar o escalonamento dos dados.
Considere o conjunto de dados a seguir.
[3, 5, 7, 8, 10, 12, 15, 20, 22, 30, 50]
O valor normalizado por escalonamento robusto referente ao elemento “22” é dado aproximadamente por
Considere o conjunto de dados a seguir.
[3, 5, 7, 8, 10, 12, 15, 20, 22, 30, 50]
O valor normalizado por escalonamento robusto referente ao elemento “22” é dado aproximadamente por
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RR
Prova:
FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Gestão e Governança de Tecnologia da Informação |
Q3089964
Banco de Dados
A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de
conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e
métodos na execução de diferentes tarefas.
Assinale a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
Assinale a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RR
Prova:
FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas |
Q3088147
Banco de Dados
A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de
conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e
métodos na execução de diferentes tarefas.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
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