Questões de Banco de Dados para Concurso

A deduplicação de dados é uma técnica importante no gerenciamento de informações, especialmente em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados e armazenados. Essa técnica é necessária em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados porque pode ajudar a reduzir o consumo de armazenamento e a aumentar a eficiência dos processos de análise de dados.
A deduplicação de dados é útil, por exemplo, no domínio da medicina, em que há grandes conjuntos de dados genômicos que são analisados para identificar padrões e mutações associadas a doenças específicas. Nesse cenário, a deduplicação é vital para assegurar a precisão das análises, pois, se amostras de DNA de um mesmo paciente são coletadas e sequenciadas em diferentes momentos e locais, pode haver uma repetição inadvertida dessas amostras no banco de dados. Nesse contexto, a deduplicação de dados é crucial para a integridade da pesquisa, pois dados duplicados podem levar a interpretações errôneas, como a superestimação da prevalência de uma mutação genética rara.
A técnica de deduplicação de dados consiste em um processo de

A partir de dados da pesquisa Perfil do Processado e Produção de Provas nas Ações Criminais por Tráfico de Drogas, realizada em dezembro de 2023 pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), é possível levantar informações sociodemográficas sobre os bairros em que o direito à inviolabilidade domiciliar é relativizado. Os resultados revelam que os bairros mais ricos e aqueles de população predominantemente branca são praticamente imunes às entradas em domicílio, as quais se concentram substancialmente nos bairros mais pobres e naqueles com população predominantemente negra ou minoritariamente branca.
Qual técnica de desidentificação de dados sensíveis é a mais adequada para preservar a privacidade dos indivíduos processados, permitindo, ainda, a análise sociodemográfica dos bairros? 

A limpeza de dados, data cleansing, é uma tarefa importante que pode ser complexa e demorada, no entanto é um investimento fundamental que pode melhorar a qualidade e a utilidade dos dados para futuras análises.
Seja um conjunto de dados com informações de saúde referentes a uma população. Pode-se limpar esses dados para identificar e tratar valores extremos, discrepantes, contraditórios ou inválidos. Com isso, há maior confiabilidade para estimar a prevalência, a incidência, a mortalidade e os fatores de risco de uma doença naquela população representada por aqueles dados.
Por exemplo, seja o conjunto de dados abaixo referente a uma amostra de 5 indivíduos em uma mesma cidade, na qual um analista percebeu a necessidade de limpeza de dados por conta de potenciais inconsistências.

Indivíduo 1: Sexo: Feminino; Idade: 8 anos; Altura: 1,15m; Peso: 40kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 85 bpm
Indivíduo 2: Sexo: Masculino; Idade: 22 anos; Altura: 1,60m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 72 bpm
Indivíduo 3: Sexo: Feminino; Idade: 40 anos; Altura: 1,60m; Peso: 55kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 10 bpm
Indivíduo 4: Sexo: Masculino; Idade: 55 anos; Altura: 1,90m; Peso: 100kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm
Indivíduo 5: Sexo: Feminino; Idade: 70 anos; Altura: 1,50m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm

Qual ação é a única claramente necessária para realizar data cleansing neste conjunto de dados específico?

Um cientista de dados precisa discretizar uma variável, representando distâncias entre cidades em quilômetros em 10 intervalos com, aproximadamente, o mesmo número de observações.
Nesse contexto, a técnica mais adequada é a discretização

Para a avaliação de políticas públicas na área de Segurança Alimentar e Nutricional, um município brasileiro utilizou dados persistidos em três relações (tabelas) organizadas de acordo com o seguinte modelo relacional: 

PRODUTO (cod-produto, nome-produto, grupo-alimentar) FORNECEDOR (CNPJ, nome-empresa, tipo) COMPRADO (CNPJ, cod-produto, data, quantidade, valor)

Os atributos que formam as chaves primárias de cada tabela estão sublinhados.
Nesse contexto, considere o comando SQL apresentado a seguir.

SELECT P.cod-produto, SUM (quantidade) FROM PRODUTO P, FORNECEDOR F, COMPRADO C WHERE P.cod-produto = C.cod-produto AND C.CNPJ = F.CNPJ AND F.tipo = 'agricultura familiar' GROUP BY P.cod-produto HAVING SUM (quantidade) > 10000

Os resultados produzidos pela execução desse comando apresentam o código do produto e a soma das quantidades compradas dos produtos de