Questões de Banco de Dados para Concurso

Q3015586

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Cientista de Dados |

Q3015586 Banco de Dados

A respeito das semelhanças e diferenças entre o Power BI e o Qlik Sense na construção de dashboards, assinale a opção correta.

A

O Qlik Sense permite a criação de relatórios paginados nativamente, enquanto o Power BI requer o uso de uma ferramenta adicional para essa funcionalidade.

B

O Power BI permite a criação de dashboards interativos, enquanto o Qlik Sense não oferece essa funcionalidade.

C

O Power BI possui uma integração mais robusta com o Microsoft Excel, enquanto o Qlik Sense é mais conhecido por sua capacidade de associar dados de diferentes fontes de forma automática.

D

O Qlik Sense utiliza a mesma linguagem que o Power BI para a criação de medidas e cálculos.

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Q3015585

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Cientista de Dados |

Q3015585 Banco de Dados

Um analista está criando um dashboard no Power BI para visualizar as vendas mensais de uma empresa e necessita criar uma medida que calcule a média móvel de 3 meses de vendas.

Nessa situação, a fórmula DAX mais adequada para a tarefa mencionada é

A

B

C

D

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Q3015584

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Cientista de Dados |

Q3015584 Banco de Dados

Texto associado

Texto 14A3

Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas e possuem as seguintes estruturas:

Assinale a opção em que é indicada a consulta SQL que, na base de dados descrita no texto 14A3, retorna o nome dos clientes e o valor total de seus pedidos, apenas para aqueles que tenham realizado mais de 5 pedidos no ano de 2023.

A

B

C

D

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Q3015583

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Cientista de Dados |

Q3015583 Banco de Dados

Texto associado

Texto 14A3

Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas e possuem as seguintes estruturas:

Um cientista de dados precisa analisar o comportamento de compra dos clientes na base de dados descrita no texto 14A3. O objetivo dessa análise é calcular o valor total gasto por cliente em pedidos feitos no mês anterior ao atual.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que consta o comando que executará corretamente o cálculo requerido.

A

B

C

D

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Q3015582

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Cientista de Dados |

Q3015582 Banco de Dados

Caso um cientista de dados precise extrair, transformar e analisar grandes volumes de dados em um banco de dados relacional, usando SQL, a prática mais recomendável para garantir que as operações de análise sejam eficientes e precisas consiste em

A

aplicar funções de agregação como , e com cláusulas para resumir e agregar os dados de forma eficiente.

B

ignorar o uso de índices ao executar consultas, já que a criação e a manutenção de índices são responsabilidades do administrador do banco de dados.

C

usar comandos * em todas as consultas para garantir que todas as colunas sejam retornadas, facilitando a análise posterior.

D

utilizar subconsultas (subqueries) complexas em vez de operações de junção para simplificar a lógica das consultas.

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Q3014859

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014859 Banco de Dados

Data lake é um repositório em que é permitido
I processar e proteger grandes quantidades de dados estruturados. II armazenar dados sem a necessidade de primeiro estruturá-los para que possam ser executados diferentes tipos de análises neles. III armazenar dados semiestruturados ou dados em formato nativo.
Assinale a opção correta.

A

Apenas o item I está certo.

B

Apenas o item II está certo.

C

Apenas o item III está certo.

D

Todos os itens estão certos.

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Q3014858

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014858 Banco de Dados

Assinale a opção em que é indicado o termo afeto a Big Data que se refere ao fato de fluxos de dados serem imprevisíveis, com frequentes mudanças e alterações substanciais, aliado ao aumento da velocidade.

A

bare metal

B

map reduce

C

variabilidade

D

escalabilidade

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Q3014853

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014853 Banco de Dados

A disciplina, em Big Data, que inclui o gerenciamento do ciclo de vida completo dos dados, abrangendo coleta, limpeza, organização, armazenamento, análise e governança de dados, é denominada data

A

visualization.

B

mining.

C

warehouse.

D

analytics.

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Q3014852

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014852 Banco de Dados

Em Big Data, coleções ou grupos de dados relacionados em que haja possibilidade de compartilhamento com outros grupos, atributos ou propriedades são denominados

A

data mining.

B

data analytics.

C

data set.

D

data analysis.

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Q3014851

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014851 Banco de Dados

O aspecto diretamente afeto aos “Vs” de Big Data que trata especificamente de ruído nos dados que não podem ser convertidos em informações é

A

o valor.

B

a veracidade.

C

o viés.

D

a verossimilhança.

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Q3014850

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014850 Banco de Dados

O aspecto diretamente afeto aos “Vs” de Big Data que trata especificamente dos diferentes tipos de dados, ou seja, se são estruturados ou semiestruturados, é a

A

volatilidade.

B

variedade.

C

variância.

D

variação.

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Q3014849

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014849 Banco de Dados

Especificamente em relação a Big Data, o termo velocidade está relacionado

A

à celeridade de adaptação da base de dados em relação ao seu crescimento horizontal e à quantidade de “campos/colunas/tipos” de dados novos a serem inseridos na base de dados, ou, ainda, à rapidez na adequação do armazenamento de dados a serem estruturados ou não estruturados.

B

à coleta rápida de dados, uma vez que os dados podem chegar em velocidades rápidas e enormes conjuntos de dados podem acumular-se em períodos curtos.

C

à velocidade necessária de acesso à memória suficiente para processar as correlações entre os dados e responder às necessidades do usuário.

D

ao processamento rápido no cálculo da qualidade dos dados que são inseridos na base de dados central.

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Q3014848

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014848 Banco de Dados

Assinale a opção em que é apresentado o termo de Big Data que se refere a uma massiva quantidade de informações que é uma característica crítica na determinação de seu valor.

A

verificação

B

validação

C

variância

D

volume

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Q3014834

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014834 Banco de Dados

Em business intelligence (BI), a análise descritiva

A

oferece um resumo dos dados atuais e históricos para mostrar fatos passados e presentes.

B

utiliza técnicas avançadas de machine learning para identificar padrões ocultos nos dados.

C

concentra-se em prever tendências futuras com base em dados históricos.

D

busca entender a relação entre diferentes variáveis e como elas influenciam os resultados.

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Q3014833

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014833 Banco de Dados

A modelagem de dados multidimensional é

A

otimizada para inserção, alteração e consultas de pequenas partes do banco de dados, com foco em normalização, para reduzir as redundâncias e permitir a consistência; nesse modelo, os dados são voláteis e passíveis de alteração.

B

uma representação do banco de dados a partir de uma coleção de relações para suportar o processamento de transações online (OLTP - Online Transaction Processing).

C

uma técnica de modelagem de banco de dados voltada para consultas de diferentes perspectivas em um data warehouse e otimizada para consultas analíticas (OLAP - Online Analytical Processing).

D

um conjunto de uma ou mais relações com diferentes nomes, sendo o esquema do seu banco de dados a coleção dos esquemas de cada relação que os compõe.

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Q3014832

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014832 Banco de Dados

Uma das camadas que compõem a arquitetura de DW (data warehouse) consiste em um servidor OLAP que possibilita velocidades de consulta rápidas; nessa camada, três tipos de modelos OLAP podem ser utilizados (ROLAP, MOLAP e HOLAP) e o tipo de sistema de banco de dados existente no DW determinará o modelo de OLAP a ser utilizado.
Trata-se da camada

A

inferior.

B

externa.

C

intermediária.

D

superior.

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Q3014831

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014831 Banco de Dados

Em modelagem de dados relacional, atributos

A

referenciais são aqueles que não pertencem propriamente à entidade onde estão, mas fazem algum tipo de referência a essa entidade com outra entidade.

B

descritivos são aqueles que servem como definidores de nomes ou rótulos de identificação aos objetos aos quais pertencem, como, por exemplo, código, matrícula, número.

C

nominativos são aqueles que dependem de outro atributo ou até mesmo de outra entidade para existir.

D

derivados são aqueles capazes de demonstrar, ou representar, características formadoras, ou pertencentes, a um objeto.

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Q3014830

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014830 Banco de Dados

Imagem associada para resolução da questão

Entre as etapas do ciclo de dados do BI apresentadas na figura precedente, aquela em que os dados brutos são preparados e transformados em um formato adequado para análise é denominada

A

processar.

B

armazenar.

C

coletar.

D

analisar.

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Q3014829

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014829 Banco de Dados

Julgue os itens a seguir, a respeito de ferramentas de visualização de dados.
I Os gráficos de linhas são os mais adequados para acompanhar a evolução de uma variável ao longo do tempo. II Os histogramas classificam os dados de acordo com o valor de várias categorias. III Os gráficos de dispersão são usados para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas.

Assinale a opção correta.

A

Apenas os itens I e II estão certos.

B

Apenas os itens I e III estão certos.

C

Apenas os itens II e III estão certos.

D

Todos os itens estão certos.

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Q3014828

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014828 Banco de Dados

Assinale a opção que apresenta o componente ou processo de uma arquitetura de data warehouse que é responsável por converter dados em um formato utilizável para que, uma vez no data warehouse, possam ser analisados e consultados.

A

processamento de consulta SQL

B

ETL

C

camada de dados

D

metadados

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