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Analise as afirmativas abaixo com relação à Data Mining e Data Warehouse.
1. Ferramentas de Data Mining podem ser utilizadas independentemente do Data Warehouse, mas obtêm-se melhores resultados quando aplicadoasde forma conjunta.
2. Técnicas de Clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um Data Warehouse.
3. Data Mining é uma evolução do conceito de Data Warehouse.
4. A mineração de dados baseia-se na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo eficiente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
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Com relação ao Data Warehouse e ferramentas OLAP, é correto afirmar:
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Ferramentas OLAP fornecem suporte para funções de análise de dados.
Assinale a alternativa que apresenta somente operações dimensionais suportadas no OLAP.
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Assinale a alternativa que apresenta somente tipos de servidores OLAP.
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Assinale a alternativa que apresenta um tipo de consulta em Sistemas BI que é realizada com acesso casual único e tratamento dos dados segundo parâmetros nunca antes utilizados, geralmente executada de forma iterativa e heurística.
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Assinale a alternativa que apresenta o nome da principal tabela em um sistema de Data Warehouse. Esta tabela é a tabela central de um modelo tipo estrela (Star-Schema).
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No contexto da modelagem dimensional, um depósito de dados digitais serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios por meio de históricos que são posteriormente utilizados pela empresa para ajudar na tomada de decisões. É orientado por assunto, integrado, não volátil, variável com o tempo, e empregado no apoio às decisões gerenciais.
Esse depósito de dados está diretamente relacionado ao seguinte conceito:
Esse depósito de dados está diretamente relacionado ao seguinte conceito:
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Na conceituação dos modelos de dados para Data Warehouse, os modelos multidimensionais tiram proveitos dos relacionamentos inerentes nos dados para preencher os dados em matrizes multidimensionais que são denominadas:
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O termo OLAP (processamento analítico on-line) tem como significado descrever a análise de dados complexos do:
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Um sistema OLAP é um sistema interativo que permite que um analista veja diferentes resumos de dados multidimensionais. Sobre estes sistemas, considere:
I. A generalização de uma tabulação cruzada bidimensional para n dimensões pode ser visualizada como um cubo n-dimensional, chamado cubo de dados.
II. Pode-se obter uma tabulação cruzada sobre os atributos x e y, para um valor variável de z em uma relação R. Esta operação é chamada de slicing (corte em pequenos cubos) ou dicing (corte em fatias), particularmente quando os valores para várias dimensões não são fixos.
III. A operação de mudar as dimensões usadas em uma tabulação cruzada é chamada de pivoting (pivoteamento).
IV. A operação de passar de dados com detalhamento maior para um detalhamento menor é chamada de drill down. A operação contrária é chamada de rollup.
Está correto o que consta APENAS em
I. A generalização de uma tabulação cruzada bidimensional para n dimensões pode ser visualizada como um cubo n-dimensional, chamado cubo de dados.
II. Pode-se obter uma tabulação cruzada sobre os atributos x e y, para um valor variável de z em uma relação R. Esta operação é chamada de slicing (corte em pequenos cubos) ou dicing (corte em fatias), particularmente quando os valores para várias dimensões não são fixos.
III. A operação de mudar as dimensões usadas em uma tabulação cruzada é chamada de pivoting (pivoteamento).
IV. A operação de passar de dados com detalhamento maior para um detalhamento menor é chamada de drill down. A operação contrária é chamada de rollup.
Está correto o que consta APENAS em
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