Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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Ano: 2014
Banca:
FEPESE
Órgão:
MPE-SC
Prova:
FEPESE - 2014 - MPE-SC - Analista - Tecnologia da Informação |
Q386436
Banco de Dados
Analise as afrmativas abaixo com relação à ferramenta QlikView.
1. Um documento QlikView é um arquivo que contém tudo o que é necessário para realizar a análise de dados, incluindo os próprios dados.
2. A ferramenta QlikView deve ser instalada juntamente com um Gerenciador de Banco de Dados relacional para armazenar os dados que estão sendo processados.
3. Provê todos os recursos das ferramentas tradicionais de BI em uma arquitetura única.
4. O QlikView apresenta funções de ETL para extrair, transformar e carregar dados de uma ou várias fontes combinadas (Dados provenientes de Banco de Dados, Texto, EXCEL, XML)
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
1. Um documento QlikView é um arquivo que contém tudo o que é necessário para realizar a análise de dados, incluindo os próprios dados.
2. A ferramenta QlikView deve ser instalada juntamente com um Gerenciador de Banco de Dados relacional para armazenar os dados que estão sendo processados.
3. Provê todos os recursos das ferramentas tradicionais de BI em uma arquitetura única.
4. O QlikView apresenta funções de ETL para extrair, transformar e carregar dados de uma ou várias fontes combinadas (Dados provenientes de Banco de Dados, Texto, EXCEL, XML)
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPEA
Prova:
CESPE - 2008 - IPEA - Analista de Sistemas - Suporte de Banco de Dados |
Q345351
Banco de Dados
Com relação a BI (business inteligence), indicadores da produção, administração da produção, monitoração do ambiente operacional, julgue os próximos itens.
As tecnologias de bancos da dados, data mining e data warehouse têm sido utilizadas plenamente para a monitoração de ambientes operacionais, pois utilizam ontologias e inteligência artificial com agilidade e baixo custo operacional.
As tecnologias de bancos da dados, data mining e data warehouse têm sido utilizadas plenamente para a monitoração de ambientes operacionais, pois utilizam ontologias e inteligência artificial com agilidade e baixo custo operacional.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPEA
Prova:
CESPE - 2008 - IPEA - Analista de Sistemas - Suporte de Banco de Dados |
Q345348
Banco de Dados
Com relação a BI (business inteligence), indicadores da produção, administração da produção, monitoração do ambiente operacional, julgue os próximos itens.
Na implementação de um BI, deve-se levar em conta o relacionamento de questões e suas respectivas decisões potenciais, como por exemplo: alinhamento de metas, questões de base relativas ao negócio, clientes, intervenientes e resultados esperados.
Na implementação de um BI, deve-se levar em conta o relacionamento de questões e suas respectivas decisões potenciais, como por exemplo: alinhamento de metas, questões de base relativas ao negócio, clientes, intervenientes e resultados esperados.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPO
Prova:
CESPE - 2013 - MPOG - Tecnologia da Informação |
Q328265
Banco de Dados
ulgue os itens 115 e 116, a respeito dos conceitos de inteligência computacional.
As redes neurais são sistemas computacionais embasados em codificação do conjunto das possíveis soluções, e não nos parâmetros de otimização; para relacionar cada caso a uma categoria, entre as várias categorias existentes, elas utilizam regras.
As redes neurais são sistemas computacionais embasados em codificação do conjunto das possíveis soluções, e não nos parâmetros de otimização; para relacionar cada caso a uma categoria, entre as várias categorias existentes, elas utilizam regras.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPO
Prova:
CESPE - 2013 - MPOG - Tecnologia da Informação |
Q328264
Banco de Dados
ulgue os itens 115 e 116, a respeito dos conceitos de inteligência computacional.
Um dos modelos de garimpagem de dados que pode ser utilizado na fase de análise é a agregação, que tem por objetivo calcular a probabilidade de uma amostra desconhecida pertencer a cada uma das classes possíveis, isto é, predizer a classe mais provável.
Um dos modelos de garimpagem de dados que pode ser utilizado na fase de análise é a agregação, que tem por objetivo calcular a probabilidade de uma amostra desconhecida pertencer a cada uma das classes possíveis, isto é, predizer a classe mais provável.