Questões de Concurso

Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando técnicas clássicas de mineração de dados?

1. Regras de Associação

2. Hierarquias de classificação

3. Padrões sequenciais ou de série temporal

4. Conhecimento implícito, emergente e não estruturado

5. Agrupamentos e segmentações

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

No contexto de modificação de valores de atributos de dimensões em modelos multidimensionais e de data warehouse, identifique o valor correto dos tipos (0, 1, 2…n) de modificação de valores de atributos de dimensão, conforme as técnicas definidas por Kimball, para:

( ) Acrescentar um novo registro

( ) Sobrescrever

( ) Reter o valor original

( ) Adicionar um novo atributo

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

No processo de criação de um Data Warehouse, quais etapas devem ser cumpridas, na ordem correta, de modo a obter os dados a partir dos sistemas transacionais para um melhor resultado?

Ordene corretamente os 4 passos do processo de design dimensional de kimball:

( ) Identificar os fatos.

( ) Selecionar o processo de negócios.

( ) Identificar as dimensões.

( ) Declarar a granularidade.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X ∩ Y = Ø. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).

Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.