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Q3035510

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035510 Banco de Dados

Uma campanha de marketing deseja analisar o impacto de suas estratégias nas redes sociais, coletando e analisando dados não estruturados de postagens, comentários e interações dos usuários. Considerando a complexidade e a variedade desses dados, qual técnica de preparação é crucial para efetuar uma análise significativa do impacto da campanha?

Alternativas

Conversão de todas as interações sociais para um formato de banco de dados relacional para análise por meio de consultas SQL complexas.

Uso de análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e focar nos principais vetores de interação.

Emprego de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para extrair tópicos relevantes, sentimentos e padrões de engajamento dos textos.

Implementação de algoritmos de clusterização para segmentar os usuários de redes sociais com base em seus padrões de navegação na web.

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Q3035509

Banco de Dados Data Mining ,

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035509 Banco de Dados

Uma organização de notícias online quer melhorar sua capacidade de categorizar automaticamente artigos em tópicos relevantes, utilizando uma vasta quantidade de conteúdo textual não estruturado. Qual abordagem seria mais eficaz para organizar automaticamente esses dados e facilitar a busca e recuperação de informações específicas?

Alternativas

Utilização de técnicas de tokenização e análise de frequência de termos para identificar e classificar os tópicos predominantes nos textos.

Implementação de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional para armazenar os artigos e utilizar consultas SQL para classificação.

Aplicação de modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) para processar e categorizar imagens associadas aos artigos.

Emprego de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, como LDA (Latent Dirichlet Allocation), para descobrir automaticamente os tópicos nos documentos.

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Q3035508

Banco de Dados Data Mining ,

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035508 Banco de Dados

Uma loja de varejo on-line coleta dados de navegação, histórico de compras e preferências de produtos de seus usuários para melhor entender o comportamento do cliente e personalizar a experiência de compra. Qual técnica de agrupamento de dados é ideal para identificar padrões de compra e agrupar clientes com preferências similares?

Alternativas

Análise discriminante linear (LDA) para maximizar a distância entre os centros dos grupos e minimizar a variação dentro de cada grupo.

Algoritmo de agrupamento hierárquico para construir um dendrograma que mostra as relações de proximidade entre os clientes.

Regressão logística para prever a probabilidade de um cliente pertencer a um determinado grupo com base em suas características.

Algoritmo K-means para particionar os clientes em k grupos distintos com base na similaridade de suas preferências e comportamentos de compra.

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Q3035507

Banco de Dados Data Mining ,

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035507 Banco de Dados

Em um projeto de mineração de dados para uma empresa de telecomunicações que deseja reduzir a taxa de churn de clientes (cancelamento de serviços), são coletados dados históricos de uso do serviço, satisfação do cliente e informações demográficas. Para construir um modelo que possa prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus serviços, qual técnica de classificação de dados é mais apropriada?

Alternativas

K-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação.

Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

Análise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços.

Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas.

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Q3035506

Banco de Dados Data Mining ,

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035506 Banco de Dados

Um sistema de mineração de dados é desenvolvido para ajudar uma rede de hospitais a melhorar a gestão de seus recursos, prever picos de demanda e otimizar a alocação de pessoal e equipamentos. Ao analisar os dados históricos de admissões, quais resultados da mineração de dados seriam mais valiosos para representar o conhecimento adquirido e auxiliar na tomada de decisões?

Alternativas

Modelos de clusters que segmentam os hospitais com base em padrões de admissão, identificando grupos com demandas similares.

Regras de associação que revelam correlações entre os dias da semana e a incidência de certos tipos de emergências médicas.

Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

Redes neurais que estimam a satisfação do paciente com base em avaliações de serviço, auxiliando na melhoria da qualidade do atendimento.

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