Questões de Concursos: Data Mining

A respeito de sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.

a) As ferramentas de ETL têm como objetivo efetuar extração, transformação e carga de dados vindos de uma base transacional para um data warehouse (DW). No processo de extração, que é o mais demorado dos três, ocorre a limpeza dos dados, a fim de garantir a qualidade do que será posteriormente carregado na base do DW.
b) Os operadores de navegação drill-down (navegam entre as hierarquias diminuindo o nível do detalhe, por exemplo: município > estado) e roll-up (navegam entre as hierarquias aumentando o nível do detalhe, por exemplo: estado > município) são considerados básicos e estão implementados em todas as ferramentas de OLAP.
c) As bases de dados criadas para atender ao data warehouse (DW) são do modelo relacional (E/R), em que as tabelas representam dados e relacionamentos e são altamente normalizadas.
d) Nos processos de análise de inferência, representados pelo data mining, ocorrem buscas de informação com base em algoritmos que objetivam o reconhecimento de padrões escondidos nos dados e não revelados por outras abordagens.
e) Em uma arquitetura de data warehouse (DW), os dados são coletados das fontes operacionais na fase de extração, trabalhados na fase de transformação (ou staging) e carregados no DW na fase de carga. Quando necessário, um banco de dados temporário, preparatório para a carga no DW, poderá ser criado na fase de extração, com características relacionais.

A técnica de clusterização (clustering) em processos de data mining é utilizada para:

a) identificar padrões de associação para conjuntos de valores dos atributos dos registros;
b) identificar, dentre um conjunto de grupos previamente estabelecidos, o grupo ao qual cada registro deve pertencer;
c) reunir registros em grupos não previamente estabelecidos segundo os valores de seus atributos;
d) definir um conjunto de condições lógicas que, aplicadas em seqüência aos valores dos atributos de um registro, permitem classificar o registro segundo conclusões previamente estabelecidas;
e) analisar seqüências de ocorrências de valores que permitem prever ou estimar valores ainda não conhecidos nessas seqüências.

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