Acerca do Microsoft Power BI, julgue o item a seguir.

O uso de gráficos de indicadores é ideal para exibir o status atual em relação a uma meta, enquanto os gráficos de barras e as colunas são mais adequados para comparar valores.

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Um modelo semântico no Power BI representa uma coleção de fonte de dados, que pode ser uma pasta de trabalho do Excel no OneDrive por exemplo, e é utilizado para criar um único relatório ou dashboard.

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No Power BI, os dashboards são ferramentas valiosas para personalizar a visualização de um painel mais amplo em uma única tela, oferecendo métricas cruciais para embasar a tomada de decisões.

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A funcionalidade de front-end do Power BI é fornecida por microsserviços em execução em computadores diferentes, dentro da rede virtual do cluster, os quais não são acessíveis externamente, exceto por meio do serviço de gateway e da API Azure.

No que se refere à qualidade e visualização de dados, julgue o item a seguir.

Soma (SUM), Média(AVG), Máximo(MAX), Mínimo( MIN), Contagem(COUNT) e Agrupamento(GROUP BY) são exemplos de técnicas de agregação de dados.

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A discretização de frequência igual divide os dados de modo que cada intervalo tenha aproximadamente o mesmo número de valores.

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O tratamento de dados ausentes é prescindível, pois muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam bem com dados incompletos.

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A deduplicação equivale à compressão de dados, pois ambas reduzem o tamanho dos dados, eliminando redundâncias.

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Normalização de dados é um processo que organiza os dados em um banco de dados para minimizar a redundância e promover a integridade.

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Matching, ou correspondência de dados, é o processo de identificação de registros que se referem ao mesmo item na mesma fonte de dados.