2292327 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. São José Campos-SP

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Auditor Tributário Municipal - Tecnologia da Informação
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Na modelagem multidimensional, um de seus componentes é a tabela fato, sobre a qual é correto afirmar que, em sua composição típica,

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2291484 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. São Paulo-SP

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Analista de Planejamento e Desenvolvimento - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Assinale a alternativa verdadeira sobre a modelagem multidimensional utilizada no projeto de data warehouse.

A

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para um.

B

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo muitos para muitos.

C

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para muitos.

D

A chave primária da tabela fato de um modelo multidimensional com 5 tabelas dimensão é do tipo simples.

E

Há um número máximo teórico de 10 tabelas dimensão em um modelo multidimensional.

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1187271 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFPR
Orgão: Itaipu

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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Data Mining

Qual é a funcionalidade do Oracle Data Mining que encontra aglomerados de objetos de dados semelhantes em algum sentido entre si?

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1120737 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IESES
Orgão: TRE-MA

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Analista Judiciário - TI/Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Os índices são elementos fundamentais em um projeto de Data Warehouse. Os tipos de índices usados em sistemas de Data Warehouse são:

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1120732 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IESES
Orgão: TRE-MA

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Analista Judiciário - TI/Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

O particionamento em Data Warehouse apoia o gerenciamento de data sets. Onde o particionamento pode ser aplicado e quais são os tipos de particionamento:

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1070400 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-4

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Analista Judiciário - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Considere a arquitetura geral de um sistema de BI- Business Intelligence mostrada na figura abaixo. enunciado 1070400-1

Nesta arquitetura

A

Data Marts representam áreas de armazenamento intermediário criadas a partir do processo de ETL. Auxiliam na transição dos dados das fontes OLTP para o destino final no Data Warehouse.

B

OLAP é um subconjunto de informações extraído do Data Warehouse que pode ser identificado por assuntos ou departamentos específicos. Utiliza uma modelagem multidimensional conhecida como modelo estrela.

C

os dados armazenados no Data Warehouse são integrados na base única mantendo as convenções de nomes, valores de variáveis e outros atributos físicos de dados como foram obtidos das bases de dados originais.

D

o Data Warehouse não é volátil, permite apenas a carga inicial dos dados e consultas a estes dados. Além disso, os dados nele armazenados são precisos em relação ao tempo, não podendo ser atualizados.

E

Data Mining se refere ao processo que, na construção do Data Warehouse, é utilizado para composição de análises e relatórios, armazenando dados descritivos e qualificando a respectiva métrica associada.

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1070395 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-4

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Técnico Judiciário - TI
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BI: Business Intelligence

Considere a figura abaixo que traz componentes de um sistema de BI-Business Intelligence.

enunciado 1070395-1

Os elementos I, II, III e IV indicados na figura são, correta e respectivamente, associados com:

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1017508 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: MPE-PB

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Analista Ministerial - TI/Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Os dados a serem armazenados em um Data Warehouse devem ser transformados e limpos antes de serem carregados. Considere a situação em que várias listas de endereços, coletadas de várias origens, tenham endereços duplicados que precisam ser eliminados durante a unificação dessas listas. Esta operação é denominada

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1017500 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: MPE-PB

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Analista Ministerial - TI/Banco de Dados
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Data Mining

Em um processo de Data Mining em um banco de dados, foram considerados dois atributos de clientes de uma organização: diploma (grau de instrução) e renda. Com base nestes atributos o Administrador de BD criou as regras:

Para toda pessoa P, P.diploma=doutor and P.renda > 275.000,00 enunciado 1017500-1

P.crédito = excelente

Para toda pessoa P, P.diploma=bacharel or (P.renda > 75.000,00 and P.renda <120.000,00) enunciado 1017500-2

P.crédito = bom

Considerando as técnicas de Data Mining, é correto afirmar que as regras acima

A

são exemplos de regras de associação baseadas em confiança, em que o antecedente é verdadeiro quando o consequente é verdadeiro, visando, por exemplo, oferecer gratuitamente cartões de crédito aos elegíveis.

B

são exemplos de regras de classificação obtidas do processo de primeiro encontrar conjuntos de itens com suporte suficiente chamados conjuntos de itens confiáveis, visando, por exemplo, oferecer crédito aos elegíveis.

C

buscam classificar os clientes objetivando, por exemplo, atender a uma solicitação de cartão de crédito, com base em seu nível de merecimento de crédito.

D

buscam classificar os clientes com base na técnica de recall, que utiliza como medida a fração de tempo em que o classificador dá a classificação correta, visando, por exemplo, a concessão de empréstimo.

E

são regras de associação que utilizam a técnica de especificidade, que contabiliza quantas vezes a previsão positiva está correta, visando, por exemplo, a concessão de empréstimo.

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975092 Ano: 2015
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-SC

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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BI: Business Intelligence

Os termos Business Intelligence (BI) e Big Data confundem-se em certos aspectos. Uma conhecida abordagem para identificação dos pontos críticos de cada paradigma é conhecida como 3V, e destaca: