Os sistemas de data warehouse diferem de várias formas dos sistemas transacionais das empresas, como, por exemplo, em seu modelo de dados. Para transferir e transformar os dados dos sistemas transacionais para os sistemas de data warehousing, é comum utilizar, como estratégia, a existência de uma camada especial da arquitetura conhecida como

Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas

Na etapa de preparação de dados a serem submetidos ao processo de data mining, uma importante tarefa consiste no processo de normalização dos dados numéricos. Com isso, leva-se o conjunto de dados a uma mesma escala, evitando distorções na execução dos algoritmos de aprendizado de máquina utilizados na descoberta de conhecimento de dados e, com isso, afetando a análise dos resultados.

Seja então um atributo numérico A com n valores observados \(\{v_1 , v_2 , \cdots , v_n \}\), média \(\overline{A}\) e desvio-padrão \( σ_A\).

Nesse contexto, a técnica de normalização de dados que gera \(v_i = \dfrac{v_i - \overline{A}}{\sigma_A}\), dado um valor \(v_i ∈ A \), é a

Na construção de data warehouses é possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, espera-se melhorar a qualidade das análises a serem realizadas, a partir desse data warehouse.
Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de preparação de dados nessa etapa?

No processo de extração, transformação e carga (ETL), uma característica da data staging área é a de

Um gestor acessa o servidor OLAP de sua organização, com o objetivo de analisar os resultados anuais de seu desempenho. Após realizar uma consulta, ele pôde observar, a cada ano, o rendimento médio de suas unidades de produção por região brasileira e por produto produzido. Todavia, julgou, em um determinado momento, que sua decisão precisava de um novo enfoque e mudou a estrutura da análise, observando o mesmo rendimento médio anual por produto e por estado da federação.
Quais as duas operações OLAP ele realizou?

A tomada de decisão nas organizações pode ser suportada por um conjunto de ferramentas computacionais que refinarão as análises e darão mais segurança aos seus clientes gestores. Uma dessas ferramentas é o uso de bases de dados dimensionais, os armazéns de dados, ou data warehouses.
Uma das características inerentes a esse repositório de dados é verificada por

Um desenvolvedor recebeu um conjunto de dados representando o perfil de um grupo de clientes, sem nenhuma informação do tipo de cada cliente, onde cada um era representado por um conjunto fixo de atributos, alguns contínuos, outros discretos. Exemplos desses atributos são: idade, salário e estado civil. Foi pedido a esse desenvolvedor que, segundo a similaridade entre os clientes, dividisse os clientes em grupos, sendo que clientes parecidos deviam ficar no mesmo grupo. Não havia nenhuma informação que pudesse ajudar a verificar se esses grupos estariam corretos ou não nos dados disponíveis para o desenvolvedor.

Esse é um problema de data mining conhecido, cuja solução mais adequada é um algoritmo

Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.
Uma das características desse algoritmo é a de

As ferramentas de BI da SAP oferecem uma série de recursos para as empresas.
Sobre essas ferramentas, tem-se que