Uma solução de business intelligence, usualmente, provê as seguintes capacidades: memória da organização, integração da informação, criação de insights e apresentação dos dados.

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1806982 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: ANTT

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Analista Administrativo - TI/Desenvolvimento
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Acerca de business intelligence, julgue os itens seguintes.

Um sistema de suporte à decisão possui, tipicamente, os seguintes subsistemas: gerenciamento de dados, gerenciamento de modelos e gerenciamento de diálogo.

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1503710 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INPI

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Analista de Planejamento - TI/Desenvolvimento de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Acerca de normalização de dados, julgue os itens seguintes.

Ao se realizar uma modelagem para Data Warehouse, a forma normalizada Snow Flake permite que as dimensões sejam modeladas na 3FN (terceira forma normal). Dessa forma, todo modelo Snow Flake na 3FN estará necessariamente também na forma normal BCNF (boyce- codd), visto que ambas são baseadas no conceito de dependência transitiva.

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1503708 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INPI

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Analista de Planejamento - TI/Desenvolvimento de Sistemas
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Data Mining

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

O Data Mining possibilita descobrir padrões úteis de diferentes formas. Uma delas é por meio de classificação, utilizando-se o algoritmo ID3 que recebe como entrada um conjunto de tuplas para treinamento chamado exemplos e um atributo objetivo, que permite criar árvores de decisão.

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1503707 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INPI

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Analista de Planejamento - TI/Desenvolvimento de Sistemas
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Data Mining

Em relação a Data Warehouse, Data Mining e banco de dados distribuídos, julgue os itens subsequentes.

Um Data Mart pode ser considerado, na visão bottom-up, uma reunião de vários Data Mining, desde que estes sejam desenvolvidos em modelos multidimensionais (MDM).

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1450048 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CAIP-IMES
Orgão: EMTU

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Analista de TI - Suporte
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Inteligência ArtificialMachine LearningTipos de AprendizadoNão Supervisionado

____________ é o nome de um projeto para aglomerados de computadores (ou Clusters) para computação paralela (suportando banco de dados ou poderosos sistemas de roteamento de pacotes), usando computadores pessoais, não especializados e, portanto mais baratos.

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1416104 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: COVEST-COPSET
Orgão: UFPE

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Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Um modelo multidimensional construído usando tabelas e entidades relacionais é conhecido por:

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1413141 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFMS
Orgão: IF-MS

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Analista de TI - Desenvolvimento
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Sobre Data Warehouse (DW):

I. Granularidade é o nome dado ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes que são disponibilizados em um DW.

II. Utilizando uma base de dados multidimensional, para alterar a perspectiva da análise da dimensão A, mais detalhada, para dimensão B, menos detalhada, basta realizar uma operação OLAP de roll up.

III. Slice é a operação que corta o cubo, mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados.

IV. O processo de se explorar e analisar grandes quantidades de dados em busca de padrões para definir novos subconjuntos de dados é denominado Data mining.

Está correto que se afirma apenas em:

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1398273 Ano: 2013
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: DECEx
Orgão: EsFCEx

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CFO-QC - Informática
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Data Mining

Analise as afirmativas sobre a teoria de mineração de dados, colocando entre parênteses a letra V, quando se tratar de afirmativa verdadeira, e a letra F quando se tratar de afirmativa falsa. A seguir, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

( ) A tarefa de agrupamento de dados consiste em agrupar um conjunto de registros em dois ou mais grupos, com base em alguma medida de semelhança ou de proximidade entre os valores dos atributos que os compõem.

( ) Na tarefa de associação os padrões de dados descobertos são apresentados na forma de regras do tipo A !$ → !$ C, onde A e C representam, respectivamente, o antecedente e o consequente da regra.

( ) Os algoritmos para construção de árvores de decisão, como o ID3 e C4.5, são utilizados na tarefa de classificação.