Questões de Banco de Dados para Concurso

Q2335140

Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFR Prova: CS-UFG - 2023 - UFR - Analista de Tecnologia da Informação |

Q2335140 Banco de Dados

No processo de instalação e/ou configuração do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL, o comando “initdb” é responsável por criar

A

um novo banco de dados no PostgreSQL.

B

uma cópia de segurança de um banco de dados no PostgreSQL.

C

um usuário administrador no PostgreSQL.

D

um cluster de banco de dados no PostgreSQL.

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Q2335086

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2023 - Câmara dos Deputados - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo - Contador - Manhã |

Q2335086 Banco de Dados

Maria está construindo um sistema de aprendizado de máquina que utiliza a informação sobre a segmentação de clientes que está armazenada no CRM da empresa. Porém, a segmentação que ela extrai do CRM possui os valores "bronze", "prata" e "ouro", que seu sistema não entende.

Para isso, Maria quer implementar um processo de ETL que recodifica a segmentação para os valores "0", "1" e "2" representando, respectivamente, "bronze", "prata" e "ouro" antes de carregar os dados em seu sistema.

O tipo de transformação que Maria deve empregar em seu processo ETL é

A

deduplication.

B

filtering.

C

join.

D

mapping.

E

sorting.

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Q2335082

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2023 - Câmara dos Deputados - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo - Contador - Manhã |

Q2335082 Banco de Dados

O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar

A

a separação e a coesão dos agrupamentos.

B

a preservação de pequenos agrupamentos.

C

a completude e a interseção dos agrupamentos.

D

a heterogeneidade dos agrupamentos.

E

a forma convexa dos agrupamentos.

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Q2335081

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2023 - Câmara dos Deputados - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo - Contador - Manhã |

Q2335081 Banco de Dados

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados ocorre na etapa

A

modeling.

B

evaluation.

C

data preparation.

D

data understanding.

E

business understanding.

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Q2335080

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Câmara dos Deputados Prova: FGV - 2023 - Câmara dos Deputados - Câmara dos Deputados - Analista Legislativo - Contador - Manhã |

Q2335080 Banco de Dados

Uma transação ACID em banco de dados relacionais é uma sequência de operações que satisfaz às propriedades

A

atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade.

B

atomicidade, consistência, integridade e distributividade.

C

atomicidade, confidencialidade, isolamento e durabilidade.

D

autenticidade, consistência, integridade e distributividade.

E

autenticidade, confidencialidade, integridade e durabilidade.

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Q2326424

Ano: 2023 Banca: Instituto Access Órgão: UFJ Prova: Instituto Access - 2023 - UFJ - Analista de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q2326424 Banco de Dados

As empresas contam com vários sistemas e tecnologias de armazenamento para suas iniciativas de business intelligence (BI). Tanto o Data Warehouse como o Data Marts são repositórios repositório de dados pré-processados para análise e BI. Em relação ao Data Warehouse, o Data Marts apresenta a seguinte característica:

A

tem mais fontes de dados.

B

tende a ser maior em tamanho.

C

contém dados mais completos e detalhados.

D

armazenam dados de várias unidades de negócios.

E

atende às necessidades de uma unidade de negócios específica.

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Q2326423

Ano: 2023 Banca: Instituto Access Órgão: UFJ Prova: Instituto Access - 2023 - UFJ - Analista de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q2326423 Banco de Dados

A linguagem SQL para bancos de dados é constituída das sublinguagens “Data Manipulation Language – DML”, “Data Definition Language – DDL” e “Data Control Language – DCL”. Fazem parte da DCL os seguintes comandos:

A

DROP e DELETE.

B

DELETE e REVOKE.

C

REVOKE e GRANT.

D

GRANT e SELECT.

E

SELECT e DROP.

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Q2326422

Ano: 2023 Banca: Instituto Access Órgão: UFJ Prova: Instituto Access - 2023 - UFJ - Analista de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q2326422 Banco de Dados

A arquitetura ANSI/SPARC para um projeto de banco de dados inclui três esquemas, que têm por objetivo separar as aplicações de usuários da base de dados física. Nesta arquitetura, esquemas podem ser definidos em três níveis, caracterizados a seguir:

I. Este nível possui um esquema que descreve a estrutura de armazenamento físico da base de dados, e usa um modelo de dados físico além de descrever todos os detalhes de armazenamento de dados e caminhos de acesso à base de dados.
II. Este nível possui um esquema que descreve a estrutura de toda a base de dados, mas omite detalhes da estrutura de armazenamento físico e se concentra na descrição de entidades, tipos de dados, relacionamentos e restrições.
III. Este nível possui esquemas que representam as visões de usuários, sendo que cada visão descreve, tipicamente, a parte da base de dados que um particular grupo de usuários está interessado e esconde o resto da base de dados do mesmo.

Os níveis caracterizados em I, II e III são denominados, respectivamente,

A

interno, conceitual e externo.

B

interno, externo e conceitual.

C

conceitual, interno e externo.

D

externo, conceitual e interno.

E

externo, interno e conceitual.

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Q2326420

Ano: 2023 Banca: Instituto Access Órgão: UFJ Prova: Instituto Access - 2023 - UFJ - Analista de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q2326420 Banco de Dados

Uma das estruturas de dados é similar a uma lista, sendo seu paradigma principal o LIFO – “Last in, First Out” – que corresponde à “o último a entrar, é o primeiro a sair”, em tradução livre. Existe outra estrutura de dados semelhante, mas com uma diferença conceitual importante, na qual o paradigma a é FIFO – “First in, First Out” – que corresponde à “o primeiro a entrar, é o primeiro a sair”. Essas duas estruturas de dados são conhecidas, respectivamente como

A

árvore e lista.

B

lista e pilha.

C

pilha e fila.

D

fila e matriz.

E

matriz e árvore.

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Q2326124

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326124 Banco de Dados

Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles

A

são sempre implementados como parte do data warehouse central da empresa.

B

são usados principalmente para suportar transações em tempo real de uma empresa.

C

são projetados para atender às necessidades de dados específicas de um grupo ou de um departamento dentro da empresa.

D

são uma alternativa ao data warehouse, e, assim, a empresa deve implantar em seu ambiente computacional apenas um dos dois.

E

garantem o armazenamento de todos os dados de uma empresa.

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Q2326123

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326123 Banco de Dados

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:

1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento

2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)

3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)

A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:

• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda

Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND r.Localização = 'São Paulo'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

B

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

C

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

D

SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY r.Localização;

E

SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

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Q2326122

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326122 Banco de Dados

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

A

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

WHERE f.ProdutoID IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND f.TempoID = '2022'

AND f.LocalizacaoID = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

B

SELECT p.Categoria, SUM(TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

WHERE p.Categoria IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

C

SELECT p.Categoria, COUNT(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

D

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

E

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND f.TempoID = (SELECT TempoID FROM DimensaoTempo WHERE Ano = '2022')

GROUP BY p.Categoria;

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Q2326121

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326121 Banco de Dados

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à

A

etapa de manipulação e de ajuste dos dados, visando adequá-los ao esquema do sistema ou ao data warehouse de destino.

B

etapa de validação dos dados presentes em um ambiente de data warehouse.

C

ingestão dos dados a serem processados no repositório conhecido por data warehouse.

D

otimização para melhorar o desempenho de acesso aos dados que serão inseridos em um data warehouse.

E

coleta de dados de múltiplas fontes, adaptando-os para futura integração em um data warehouse.

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Q2326120

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326120 Banco de Dados

Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve (snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que

A

o esquema estrela é normalizado, enquanto o esquema floco de neve é desnormalizado.

B

o esquema estrela utiliza mais junções na execução de consultas, tornando-as mais lentas quando comparadas às consultas em um esquema floco de neve.

C

o esquema estrela é desnormalizado e, geralmente, oferece um desempenho de consulta mais rápido, enquanto o esquema floco de neve é normalizado, resultando em mais junções durante as consultas.

D

ambos os esquemas favorecem o desempenho das consultas em detrimento da normalização dos dados.

E

ambos os esquemas têm a mesma estrutura e a mesma abordagem quanto à normalização de dados e ao desempenho de consulta.

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Q2326119

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326119 Banco de Dados

Ferramentas OLAP fornecem apoio computacional ao processamento analítico, para tomada de decisão em uma arquitetura de BI. Tal apoio ocorre por meio da implementação de operadores específicos.

Entre os principais tipos de operadores específicos de OLAP em data warehouses, incluem-se operadores de

A

álgebra relacional

B

cálculo relacional

C

upload e de download

D

agregação, de drill-down e de roll-up

E

junção interna ou externa e de agrupamentos

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Q2326118

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326118 Banco de Dados

Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a)

A

ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.

B

estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.

C

infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.

D

ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.

E

repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.

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Q2326117

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326117 Banco de Dados

Uma agência reguladora é composta por três categorias de funcionários: analistas, auditores e inspetores. De modo geral, um funcionário deve pertencer a uma única categoria, porém alguns auditores também exercem a função de inspetor. Qual diagrama E-R retrata, fidedignamente, a estrutura administrativa dessa agência reguladora?

A

Imagem associada para resolução da questão

B

C

D

E

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Q2326097

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326097 Banco de Dados

Um grupo de programadores, trabalhando com mineração de dados de uma grande empresa, construiu um algoritmo baseado em um dos modelos de algoritmos de mineração já existentes. No caso, o algoritmo construído é um que executa múltiplas passagens sobre o banco de dados de transações, sendo capaz de trabalhar com um número grande de atributos, e que obtém, como resultado, diversas alternativas combinatórias entre eles, utilizando-se de buscas sucessivas em toda a base de dados e alcançando um desempenho de execução satisfatório.

O modelo de algoritmo de mineração de dados descrito na situação apresentada é baseado em algoritmos

A

Apriori

B

Baysianos

C

Backpropagation

D

C4.5

E

CN2

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Q2326093

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326093 Banco de Dados

Uma equipe de TI pretende desenvolver um software para atuar na mineração dos dados de uma empresa. Para isso, a equipe utilizará uma técnica que categorize os dados com base em padrões previamente definidos, usando o método de aprendizado supervisionado, no qual haverá interferência manual e interativa na indicação das espécies e dos gêneros dos dados obtidos previamente.

Nesse caso, a técnica que a equipe utilizará é a de

A

associação

B

agrupamento

C

classificação

D

quantificação

E

desacoplamento

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Q2326086

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326086 Banco de Dados

No estabelecimento de uma técnica de mineração de dados de uma empresa, obteve-se um conjunto de estruturas que produzem fluxos de condição do tipo SE – ENTÃO. Nesses fluxos, é possível organizar as respostas, segundo critérios de categorização e de regressão, estabelecendo pontos de decisão relacionados entre si de forma hierárquica.

Nesse caso, qual foi a técnica de mineração aplicada?

A

Redes neurais

B

Statical methods

C

Árvore de decisão

D

Accuracy percentage

E

Análise de sequência

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