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O visual da árvore de decomposição no Microsoft Power BI permite que o usuário visualize os dados em várias dimensões, agregando automaticamente os dados de entrada a partir de uma métrica.
Sobre essa visualização no Microsoft Power BI, assinale a alternativa correta.
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Inteligência de negócios é uma combinação de processos que incluem a análise de negócios, a coleta de dados e a infraestrutura usada para aprimorar a tomada de decisões. Assinale a alternativa que não apresenta um exemplo de ferramenta de inteligência de negócio.
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Aprendizado de máquina é uma subárea da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita.
A esse respeito, numere a COLUNA II de acordo com a COLUNA I, fazendo relação entre o conceito e sua definição.
COLUNA I
1. Classificação
2. Regressão
3. Agrupamento / Clusterização
COLUNA II
( ) Inferência em escala contínua, ou seja, previsão de um valor numérico.
( ) Inferência de categorias discretas, de acordo com possibilidades limitadas definidas a partir dos rótulos de treinamento.
( ) Organização de dados em conjuntos distintos de acordo com métricas de similaridade ou distância, sem necessidade de rótulos de treinamento.
Assinale a sequência correta.
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A técnica de mineração de dados (data mining) conhecida como regressão tem o objetivo de
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A precisão é uma das métricas utilizadas para avaliação de modelos de aprendizado supervisionado voltados para a classificação. Utilizando a nomenclatura TP (Verdadeiro Positivo), FP (Falso Positivo), TN (Verdadeiro Negativo) e FN (Falso Negativo), pode-se afirmar corretamente que a equação da precisão é:
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I. Deixa-se de focar na coleta de dados para se ocupar com a consulta aos dados.
II. O modelo multidimensional é usado em sistemas cujas bases de dados são atualizadas periodicamente.
III. Foca-se na coleta de dados, para posteriormente avaliar a consulta aos dados.
IV. É o mais adequado para os sistemas de BI em que o foco é a coleta de dados.
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Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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No modelo entidade-relacionamento de um banco de dados relacional, considere um conjunto de entidades E participante de um conjunto de relacionamentos R. A participação do conjunto de entidades E é chamada de total se
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: DIRENS Aeronáutica
Orgão: CIAAR
O Data Mining (Mineração de Dados) é uma das etapas da área de Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Os métodos de Mineração de Dados podem ser considerados operadores definidos a partir de precondições e efeitos.
Marque a opção que completa corretamente a lacuna da assertiva a seguir.
Formalmente, uma regra de associação é uma implicação da forma X → Y, onde X e Y são conjuntos de itens tais que X Y = ⌀
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Observe a seguinte linha de código escrita em R.
class(10.1)
É correto afirmar que o tipo de dado retornado por essa linha de código será
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