Em uma reunião sobre prospecção de novos pontos de venda, um analista de T...

Em uma reunião sobre prospecção de novos pontos de venda, um analista de TI afirmou que técnicas OLAP de análise de dados são orientadas a oferecer informações, assinalando detalhes intrínsecos ...

Q117311 • Informática • Data Mining • CESGRANRIO • ELETROBRÁS • Analista de Sistemas

Em uma reunião sobre prospecção de novos pontos de venda, um analista de TI afirmou que técnicas OLAP de análise de dados são orientadas a oferecer informações, assinalando detalhes intrínsecos e facilitando a agregação de valores, ao passo que técnicas de data mining tem como objetivo

a) captar, organizar e armazenar dados colecionados a partir de bases transacionais, mantidas por sistemas OLTP.
b) facilitar a construção de ambientes de dados multidimensionais, através de tabelas fato e dimensionais.
c) melhorar a recuperação de dados organizados de forma não normalizada em uma base relacional conhecida como data warehouse.
d) extrair do data warehouse indicadores de controle (BS para apoio à tomada de decisão por parte da diretoria da empresa.
e) identificar padrões e recorrência de dados, oferecendo conhecimento sobre o comportamento dos dados analisados.

Questões sobre Data Mining

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Q647649 • Informática • Data Mining • FCC • Defensoria Pública do Estado do Rio Grande do Sul RS • Analista
Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica
- a) para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a pr incípio ocultos, importantes à aplicação.
- b) para se realizar a criptografia inteligente de dados, objetivando a proteção da informação.
- c) que visa sua distribuição e replicação em um cluster de servidores, visando aprimorar a disponibilidade de dados.
- d) de compactação de dados, normalmente bastante eficiente, permitindo grande desempenho no armazenamento de dados.
- e) de transmissão e recepção de dados que permite a comunicação entre servidores, em tempo real.
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Q165821 • Informática • Data Mining • FUNDATEC • SEFAZ RS • Auditor Fiscal da Receita Estadual
Há uma tecnologia que é empregada sobre grandes volumes de dados para descobrir novas informações em função de regras e padrões existentes nesses dados. Normalmente, tais informações não são obtidas simplesmente consultando os dados armazenados em bancos de dados. Por exemplo: uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos descobriu, em seu enorme banco de dados, por meio do uso dessa tecnologia, que o aumento das vendas de fraldas descartáveis, nas sextas-feiras, estava relacionada às vendas de cerveja, sendo que, geralmente, os compradores eram homens. Como oportunidade de negócio, a rede varejista colocou os produtos lado a lado, resultando em um aumento expressivo nas vendas de ambos os produtos. Para obter tais descobertas, essa tecnologia usa diversas técnicas, tais como associação, classificação e predição, dentre outras. Nesse caso, essa tecnologia é chamada de:
- a) Data Mart.
- b) Data mining.
- c) Data Warehouse
- d) Business intelligence.
- e) OLAP.
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Q121727 • Informática • Data Mining • FUMARC • PRODEMGE • Analista de Tecnologia da Informação
Analise as afrmativas abaixo em relação às técnicas de mineração de dados.
I. Regras de associação podem ser usadas, por exem- plo, para determinar, quando um cliente compra um produto X, ele provavelmente também irá comprar um produto Y.

II. Classifcação é uma técnica de aprendizado supervisionado, no qual se usa um conjunto de dados de treinamento para aprender um modelo e classifcar novos dados.

III. Agrupamento é uma técnica de aprendizado supervisionado que particiona um conjunto de dados em grupos.
Assinale a alternativa VERDADEIRA:
- a) Apenas as afrmativas I e II estão corretas.
- b) Apenas as afrmativas I e III estão corretas.
- c) Apenas as afrmativas II e III estão corretas.
- d) Todas as afrmativas estão corretas.
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Q645243 • Informática • Data Mining • CESGRANRIO • EPE • Analista de Gestão Corporativa
As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas.

As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como
- a) não supervisionada, não supervisionada, não supervisionada
- b) não supervisionada, supervisionada e não supervisionada
- c) supervisionada, não supervisionada e não supervisionada
- d) supervisionada, não supervisionada e supervisionada
- e) supervisionada, supervisionada e supervisionada
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Q249201 • Informática • Data Mining • UFF • UFF • Técnico de Laboratório Informática
O 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 é conhecido como:
- a) Datawarehouse;
- b) Metadados;
- c) Data Mart;
- d) Data Mining;
- e) Sistemas Transacionais.
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Q118994 • Informática • Data Mining • CESGRANRIO • ELETROBRÁS • Analista de Sistemas
O processo de agrupamento de dados em data mining deve preencher alguns poucos requisitos. Qual requisito permite a análise de um subconjunto de dados que contém não apenas atributos numéricos, mas também atributos categóricos?
- a) Flexibilidade.
- b) Robustez.
- c) Clareza.
- d) Complexidade.
- e) Eficiência.
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Q121247 • Informática • Data Mining • Quadrix • DATAPREV • Analista de Tecnologia da Informação
______________ refere-se, em geral, ao processo de analisar bancos de dados de forma semiautomática para descobrir padrões e identificar tendências, muitas vezes, descobrindo relacionamentos ocultos e inferindo regras com base em conceitos oriundos da inteligência artificial.

A alternativa que preenche corretamente a lacuna é:
- a) Data warehouse
- b) Data mart
- c) Data mining
- d) ERP
- e) OLAP
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Q848393 • Informática • Data Mining • CESPE CEBRASPE • Cientista de Dados • 2020
Julgue o seguinte item, a respeito de big data.
A etapa de modelagem do modelo CRISP-DM permite a aplicação de diversas técnicas de mineração sobre os dados selecionados, conforme os formatos dos próprios dados.
- a) Certo
- b) Errado
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Q632360 • Informática • Data Mining • CESPE CEBRASPE • TJ CE • Analista Judiciário
Assinale a opção correta acerca de datamining.
- a) A informação acerca dos resultados obtidos no processo de mineração é apresentada apenas de forma gráfica.
- b) A classificação, uma das principais tecnologias da mineração de dados, caracteriza-se por possuir um conjunto de transações, sendo cada uma delas relacionada a um itemset.
- c) É possível realizar mineração de dados em documentos textuais como, por exemplo, uma página da Internet.
- d) A grande desvantagem de um datamining consiste no fato de que a identificação de um padrão, para a geração do conhecimento, só é possível por meio da análise em pequenas quantidades de dados.
- e) Durante a fase de reconhecimento de padrões, para cada banco de dados, é permitido um único tipo de padrão.
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Q648112 • Informática • Data Mining • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Agente de Polícia Federal • 2018
Julgue os itens que se seguem, relativos a noções de mineração de dados, big data e aprendizado de máquina. Situação hipotética: Na ação de obtenção de informações por meio de aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Assertiva: Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação.
- a) Certo
- b) Errado

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