Questões de Concurso
Sobre bi (business intelligence) em banco de dados
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I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
I. exibir dados entre várias dimensões;
II. agregar automaticamente dados permitindo realizar a operação OLAP Drill Down;
III. permitir a seleção de um ou mais elementos de dados para realizar um realce cruzado com outro visual; e
IV. adicionar ícones condicionais.
O elemento visual do Power BI que Bia deve usar é:
I. São concebidos para interagir com parceiros, distribuidores e fornecedores e tratar aspectos de gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM) e gerenciamento de relacionamento mútuo com o cliente (CRM).
II. Representam uma vantagem competitiva para a empresa pois automatiza e facilita a venda direta de bens e serviços para os consumidores finais.
III. Permitem identificar e localizar novas oportunidades de negócios e novos parceiros de negócios, distribuidores e fornecedores.
Está correto o que se afirma em
Esses dados não estruturados podem ser, por exemplo:
A preparação e a integração desses dados, a serem utilizados para tomada de decisão com apoio de programas de BI, requerem atenção especial para que
I. O processo de BI (Business Intelligence) baseia-se na transformação de dados em informação, depois em decisões e, por fim, em ações.
II. A análise de dados preditiva visa determinar o que é mais provável de acontecer no futuro.
III. DWs (Data Warehouses) são voltados a trabalhar com dados informatizados usados em sistemas de processamento de transações online (OLTP – online transaction processing).
IV. O Data Warehouse é um repositório de dados que suporta relatórios empresariais e processos decisórios.
Está CORRETO o que se afirma, apenas, em:
Julgue o próximo item, a respeito de business intelligence (BI).
A partir da transformação de dados brutos em informações, o
BI ajuda uma empresa a criar conhecimento para permitir
uma melhor tomada de decisão dos gestores e ajudá-los a
converter essas decisões em ação.
Julgue o próximo item, a respeito de business intelligence (BI).
Situação hipotética: Um analista concentrou em um único
local o armazenamento de dados de fontes diferentes, com o
objetivo de eliminar os silos de informação da organização,
eliminando as dezenas de fontes de informações estruturadas
dispersas e armazenando-as em formato não estruturado em
um único repositório. Assertiva: Essa situação pode ser
considerada um exemplo de sistema de suporte a decisão,
ainda que não se conheçam as informações do repositório.
A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.
Coletar e transformar dados de várias fontes e descobrir
tendências e inconsistências são etapas gerais dos processos
de business intelligence.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
DW representa um sistema que fornece armazenamento para
dados que serão usados para análise, possibilitando embasar
e agilizar tomadas de decisões.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
OLAP é uma técnica de análise de dados que tem o
proposito de desempenhar funções empresariais cotidianas.
A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.
O processo de BI se baseia na transformação de dados em
informações, depois em decisões e, por fim, em ações.
Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.
Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de
modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.
A otimização bayesiana se utiliza do conceito de
probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma
função que possa retornar o menor valor de saída possível.
Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser
reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando
em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza
um processo iterativo.
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