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Ao conjunto de técnicas que, envolvendo métodos matemáticos e estatísticos, algoritmos e princípios de inteligência artificial, tem o objetivo de descobrir relacionamentos significativos entre dados armazenados em repositórios de grandes volumes e concluir sobre padrões de comportamento de clientes de uma organização dá-se o nome de:
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Sistemas desenvolvidos para atuarem através de reconhecimento de padrões, tendo como principal característica a capacidade de adquirem conhecimento através da experiência são definidos como:
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Um Data Warehouse pode ser visto como um conjunto de unidades lógicas menores denominadas:
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Com relação aos sistemas gerenciadores de banco de dados “multidimensionais”, os dados são armazenados em tabelas de “fatos” e tabelas de “dimensões” que se relacionam em um esquema denominado:
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No modelo multidimensional, significa, de forma simplificada, a redução do escopo dos dados em análise, além de mudar a ordem da dimensões, mudando, desta forma, a orientação segundo a qual os dados são visualizados.
Trata-se de
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Quando, em um modelo multimensional, o usuário pular de uma informação contida em uma dimensão para outra como por exemplo, da dimensão tempo para a dimensão região, a operação executada corresponde a
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Quando, em um modelo multimensional, o usuário pular um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão, como por exemplo, sendo a dimensão tempo composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia e o usuário pular de ano para mês, a operação executada corresponde a
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Os bancos de dados precisam atingir um equilíbrio entre a eficiência no processamento de transações e o suporte aos requisitos de consulta (solicitações ad hoc do usuário). Porém, um data warehouse (DW) é tipicamente otimizado para o acesso a partir das necessidades de um tomador de decisão. Portanto, o armazenamento de dados em um DW reflete essa especialização e NÃO envolve processos, tais como
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A mudança de uma hierarquia (orientação) dimensional para outra tem sua realização facilitada em um cubo de dados por meio de uma técnica chamada
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Considere uma dada população de eventos ou novos itens que podem ser particionados (segmentados) em conjuntos de elementos similares, tal como, por exemplo, uma população de dados sobre uma doença que pode ser dividida em grupos baseados na similaridade dos efeitos colaterias produzidos. Como um dos modos de descrever o conhecimento descoberto durante a data mining este é chamado de
