Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

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Q623432
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2016 Banca: ESAF Órgão: ANAC Prova: ESAF - 2016 - ANAC - Analista Administrativo - Área 2 |
Q623432 Banco de Dados
São objetivos da Mineração de Dados:
Alternativas
Q621642
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |
Q621642 Banco de Dados
Acerca de data mining, assinale a opção correta.
Alternativas
Q617692
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUNPRESP-EXE Prova: CESPE - 2016 - FUNPRESP-EXE - Especialista - Tecnologia da Informação |
Q617692 Banco de Dados
Com relação à forma como os dados são armazenados e manipulados no desenvolvimento de aplicações, julgue o item a seguir.

Na implementação de mineração de dados (data mining), a utilização da técnica de padrões sequenciais pode ser útil para a identificação de tendências.
Alternativas
Q597693
Banco de Dados OLAP (On-line Analytical Processing) , Data Mining , ETL (Extract Transform Load) ,
Ano: 2015 Banca: ESAF Órgão: ESAF Prova: ESAF - 2015 - ESAF - Gestão de Infraestrutura de TI |
Q597693 Banco de Dados
Os sistemas de suporte à decisão extraem informações necessárias para a tomada de decisão, utilizando consultas complexas sobre grandes volumes de dados. Analise as seguintes afi rmações a conceitos e ferramentas de suporte a decisão e classifi que-as como verdadeiras (V) ou falsas (F). Em seguida assinale a opção correta.
I. O ETL (Extract Transform Load) são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fi m a carga dos dados geralmente em um Data Mart e um Data Warehouse.
II. O OLAP (Online Analytical Processing) fornece para organizações um método de acessar, visualizar, e analisar os dados corporativos com alta fl exibilidade e performance.
III. Um Data Warehouse é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.
IV. O Data Mining, diferentemente do OLAP, fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros.
As afirmações I, II, III e IV são, respectivamente:
Alternativas
Q596412
Banco de Dados DW - Data Warehouse , Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-DFT Prova: CESPE - 2015 - TJ-DFT - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas |
Q596412 Banco de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de datawarehouse e de datamining.

Uma vez que os esquemas floco de neve possuem menor redundância do que os esquemas estrela, sua manutenção é mais fácil de ser realizada.
Alternativas
Q596411
Banco de Dados DW - Data Warehouse , Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-DFT Prova: CESPE - 2015 - TJ-DFT - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas |
Q596411 Banco de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de datawarehouse e de datamining.

No projeto de um esquema estrela, é necessário fazer algumas suposições a respeito do comportamento do usuário no que se refere às consultas realizadas ao sistema.
Alternativas
Q596410
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-DFT Prova: CESPE - 2015 - TJ-DFT - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas |
Q596410 Banco de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de datawarehouse e de datamining.

Em um processo de mineração, durante a etapa de preparação dos dados, são analisados os requisitos de negócio para consolidar os dados.
Alternativas
Q594891
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: UFMT Órgão: DETRAN-MT Prova: UFMT - 2015 - DETRAN-MT - Analista de Sistemas |
Q594891 Banco de Dados
A mineração de dados busca descobrir novas informações em grandes quantidades de dados. NÃO é objetivo da mineração de dados:
Alternativas
Q580267
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2015 - MEC - Administrador de Dados |
Q580267 Banco de Dados
Acerca de data warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e data mining, julgue o item que se segue.

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.
Alternativas
Q577598
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2015 - MEC - Administrador de Banco de Dados |
Q577598 Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a data mining.

O conhecimento obtido no processo de data mining pode ser classificado como uma regra de associação quando, em um conjunto de eventos, há uma hierarquia de tuplas sequenciais.


Alternativas
Q577597
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2015 - MEC - Administrador de Banco de Dados |
Q577597 Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a data mining.

Algoritmo genético é uma das ferramentas do data mining que utiliza mecanismos de biologia evolutiva, como hereditariedade, recombinação, seleção natural e mutação, para solucionar e agrupar problemas.


Alternativas
Q577596
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2015 - MEC - Administrador de Banco de Dados |
Q577596 Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a data mining.

A predição em algoritmos de data mining objetiva modelar funções sobre valores para apresentar o comportamento futuro de determinados atributos.


Alternativas
Q577595
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MEC Prova: CESPE - 2015 - MEC - Administrador de Banco de Dados |
Q577595 Banco de Dados
Julgue o item seguinte, referente a data mining.

Selecionar uma amostra e determinar os conjuntos de itens frequentes dessa amostra para formar a lista de previsão de subconjunto são as principais características do algoritmo de previsão.


Alternativas
Q560734
Banco de Dados DW - Data Warehouse , Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE - 2015 - MPOG - Analista em Tecnologia da Informação - Cargo 12 |
Q560734 Banco de Dados
Julgue o item subsequente, acerca dos conceitos de data mining, data warehouse e sistemas colaborativos.

Os sistemas colaborativos devem ser construídos para atenderem a grupos de especialidades específicas a fim de atingirem a efetividade de sua criação.


Alternativas
Q560733
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPO Prova: CESPE - 2015 - MPOG - Analista em Tecnologia da Informação - Cargo 12 |
Q560733 Banco de Dados
Julgue o item subsequente, 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.


Alternativas
Q554689
Banco de Dados Data Mining , Oracle ,
Ano: 2015 Banca: NC-UFPR Órgão: ITAIPU BINACIONAL Prova: NC-UFPR - 2015 - ITAIPU BINACIONAL - Computação ou Informática - Sistemas |
Q554689 Banco de Dados
Qual é a funcionalidade do Oracle Data Mining que encontra aglomerados de objetos de dados semelhantes em algum sentido entre si? 
Alternativas
Q545726
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCU Provas: CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Conhecimentos Gerais | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Tecnologia da Informação | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Auditoria Governamental |
Q545726 Banco de Dados

No que concerne a data mining (mineração de dados) e big data, julgue o seguinte item.


No ambiente organizacional, devido à grande quantidade de dados, não é recomendado o emprego de data mining para atividades ligadas a marketing.

Alternativas
Q545725
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCU Provas: CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Conhecimentos Gerais | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Tecnologia da Informação | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Auditoria Governamental |
Q545725 Banco de Dados

No que concerne a data mining (mineração de dados) e big data, julgue o seguinte item.


A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmações conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização.

Alternativas
Q545723
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCU Provas: CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Conhecimentos Gerais | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Tecnologia da Informação | CESPE - 2015 - TCU - Auditor Federal de Controle Externo - Auditoria Governamental |
Q545723 Banco de Dados

No que concerne a data mining (mineração de dados) e big data, julgue o seguinte item.


O uso prático de data mining envolve o emprego de processos, ferramentas, técnicas e métodos oriundos da matemática, da estatística e da computação, inclusive de inteligência artificial.

Alternativas
Q543334
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2015 Banca: FUNCAB Órgão: Sinesp Prova: FUNCAB - 2015 - Sinesp - Gerente de Projetos em Tecnologia da Informação |
Q543334 Banco de Dados
Na área de soluções de suporte à decisão, o processo de descobrir correlações, padrões e tendências relevantes, analisando uma grande quantidade de dados armazenados em repositórios, é conhecido como data:
Alternativas
Respostas
281: C
282: C
283: C
284: A
285: C
286: C
287: E
288: C
289: C
290: E
291: C
292: C
293: E
294: E
295: E
296: D
297: E
298: C
299: C
300: B
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