Questões de Concurso

Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lidar com detecção de anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e modelos de Markov escondidos. III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos obter normalidade também por meio de outros tipos de distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski. IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em

Considere o algoritmo K-Means. Suponha os seguintes pontos: x1=(1,2,5); x2=(3,4,2); x3=(9,5,3); x4=(7,6,1); x5=(2,3,5); x6=(8,7,2). Escolha x1 e x4 como centros iniciais.
Assinale a opção que apresenta corretamente os pontos em que seriam formados os grupos após a primeira iteração e quais seriam os novos centros.

Sobre a proposta geral do modelo dimensional em um Data Warehouse, não é correto afirmar que o modelo dimensional

Uma rede de lojas de departamentos usa o modelo dimensional estrela conforme o seguinte diagrama:
  (Os atributos sublinhados denotam chave primária)
Observando o aumento na quantidade de reclamações dos clientes nas lojas, os analistas de BI resolveram incluir as informações analiticamente úteis da base de reclamações no Data Warehouse.
Para que a criação da constelação de fatos (também chamada de galáxia) contemple o fato RECLAMAÇÃO, os analistas devem adicionar

As informações analiticamente úteis das fontes de dados operacionais (das operações do dia a dia do negócio) são carregadas no Data Warehouse por meio do processo de ETL. Um dos recursos úteis em um DW é poder observar um mesmo item de dimensão em vários instantes de tempo (timestamps), como, por exemplo, observar o preço de venda de um produto ao longo dos anos.
Assinale a opção que indica a técnica que torna possível a disposição desse recurso.