Questões de Concurso Sobre banco de dados

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:

Considere o conjunto de dados da entidade PACIENTE que possui o atributo do tipo contínuo TEMPERATURA com os valores {38.0, 39.5, 36.0, 35.5}. Para alimentar uma tarefa de Mineração de Dados, é necessário transformar os dados do atributo TEMPERATURA em um número finito de intervalos, como: {35-37, 38-40}.

A tarefa de preparação de dados utilizada no atributo TEMPERATURA é: