Questões de Banco de Dados para Concurso

Uma escola está planejando um sistema de acompanhamento temporal de seus alunos, de modo a classificá-los em relação ao desempenho em português e em matemática ao longo de cada ano.

Na escola há uma base de dados históricos que anualmente armazena, para cada aluno, em cada série, a nota final de cada uma dessas duas disciplinas. Essa nota é um valor decimal, entre 0 e 10. Note-se que essa escola, como em outras, há professores que aplicam diferentes graus de exigência nas suas avaliações, uns sendo mais “generosos” e outros, mais “rigorosos”.

Três estratégias de transformação de dados foram discutidas, à luz das ideias da Ciência de Dados, como descritas a seguir.

I. Agrupar os alunos a partir de intervalos de notas finais, do tipo “0 até 2,0”, “2,1 até 4,0”, ..., “8,1 até 10”.

II. Rotular grupos de desempenho, “Aprovado” e “Reprovado” e agrupar os alunos de acordo com os critérios de aprovação vigentes em cada situação.

III. Rotular grupos de desempenho, do tipo “Grupo A”, “Grupo B”, ..., “Grupo E”, e agrupar separadamente os alunos de cada conjunto ano/série/disciplina/professor de acordo com a distribuição relativa das notas em cada conjunto.

À luz da ciência de dados e do exposto acima, assinale a afirmativa correta.

No Data Warehouse do TCE SP, chamado DWContas, está implementada a dimensão DIM_PESSOA contendo o atributo CEP. Quando uma pessoa muda de endereço e altera seu CEP no cadastro do sistema transacional do ambiente operacional, a tabela DIM_PESSOA precisa ser atualizada. No DWContas, é necessário preservar o valor anterior do CEP e armazenar o valor atualizado em uma nova coluna da DIM _PESSOA.

Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:

O TCE SP está implementando um Data Warehouse utilizando uma abordagem incremental, ou seja, constrói um Data Mart para um setor e depois para outro setor, compartilhando Dimensões.

A ferramenta de projeto, que representa as áreas do negócio e as dimensões associadas, utilizada para apoiar a implementação de modelos dimensionais de áreas de negócio distintos compartilhando dimensões padronizadas em um Data Warehouse Corporativo é o(a):

No contexto de Descoberta do Conhecimento em Bancos de Dados - Knowledge Discovery in Database (KDD), o analista de dados João deverá analisar um conjunto de dados preparado e consolidado com dados financeiros sobre transações, saldos de contas e históricos de crédito de clientes ao longo dos últimos anos. O objetivo é identificar possíveis anomalias ou atividades suspeitas que possam indicar fraudes.

Para isso, a fase do processo KDD que João deverá utilizar é:

O TCE SP contratou a empresa DataAnalysis para analisar as características dos candidatos que estão participando do seu concurso. Para realizar o pré-processamento dos dados, a DataAnalysis coletou e classificou as seguintes informações das variáveis relacionadas aos candidatos:

• Profissão do candidato
• Nome completo do candidato
• Número de anos de experiência profissional
• Idade do candidato, considerando ano e meses
• Nível de escolaridade (Ensino Médio, Graduação, Pós-Graduação)

A variável classificada como qualitativa ordinal pela empresa DataAnalysis foi: