Questões de Concurso
Comentadas sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 532 questões
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Prefeitura de Porto Velho - RO
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Contador
|
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Técnico de Controle Interno |
Q4228080
Banco de Dados
Considerando a aplicação de regras de associação ao contexto de
mineração de dados, assinale a opção correta.
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Prefeitura de Porto Velho - RO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Prefeitura de Porto Velho - RO - Auditor |
Q4200150
Banco de Dados
A respeito de mineração de dados, assinale a opção correta.
Ano: 2026
Banca:
CONSULPAM
Órgão:
Prefeitura de Pindorama - SP
Prova:
CONSULPAM - 2026 - Prefeitura de Pindorama - SP - Analista de Tecnologia da Informação - Redes e Data Center |
Q4181870
Banco de Dados
Em uma iniciativa de Business Intelligence, uma
instituição consolidou dados provenientes de sistemas
transacionais distintos para alimentar painéis gerenciais,
análises OLAP e modelos exploratórios de descoberta
de padrões. Durante a revisão da arquitetura, foram
avaliados processos de ETL, regras de qualidade de
dados, granularidade das cargas, tratamento de
dimensões lentamente mutáveis e uso de técnicas de
Data Mining. Com base no tema, analise as sentenças a
seguir:
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
Ano: 2023
Banca:
IV - UFG
Órgão:
MPE-AC
Prova:
IV - UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Tecnologia da Informação |
Q4165115
Banco de Dados
Leia o texto a seguir.
A mineração de dados consiste em encontrar tendências ou padrões em grandes conjuntos de dados para orientar decisões sobre atividades futuras. Há uma expectativa geral de que as ferramentas de mineração de dados deverão identificar esses padrões nos dados com entrada de usuário mínima.
Adaptado de Ramakrishnan, R.; Gehrke, J. (2011). Sistemas de gerenciamento de banco de dados. Tradução da 3a edição. MGH Editora: 2011. p. 737.
Dentre os principais algoritmos de mineração de dados presentes na literatura, aquele que realiza clustering (agrupamento), que divide os dados em grupos com base na similaridade entre os elementos, é
A mineração de dados consiste em encontrar tendências ou padrões em grandes conjuntos de dados para orientar decisões sobre atividades futuras. Há uma expectativa geral de que as ferramentas de mineração de dados deverão identificar esses padrões nos dados com entrada de usuário mínima.
Adaptado de Ramakrishnan, R.; Gehrke, J. (2011). Sistemas de gerenciamento de banco de dados. Tradução da 3a edição. MGH Editora: 2011. p. 737.
Dentre os principais algoritmos de mineração de dados presentes na literatura, aquele que realiza clustering (agrupamento), que divide os dados em grupos com base na similaridade entre os elementos, é
Ano: 2026
Banca:
VUNESP
Órgão:
UNESP
Prova:
VUNESP - 2026 - UNESP - Analista de Informática I - Área de Atuação: Desenvolvimento de Sistemas - Edital nº 350 |
Q4126652
Banco de Dados
A mineração de dados em bancos de dados, particularmente em um data warehouse, tem como finalidade
principal
Ano: 2026
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
IF-CE
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2026 - IF-CE - Professor EBTT - Metodologia e Técnicas da Computação |
Q4086259
Banco de Dados
A mineração de dados envolve técnicas utilizadas
para descobrir padrões e relações em grandes
volumes de dados, podendo empregar métodos
supervisionados ou não supervisionados.
Considerando esses conceitos, informe se é
verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir
e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) Classificação é uma técnica não supervisionada cujo objetivo é prever uma classe categórica a partir dos dados analisados.
( ) Regressão é uma técnica supervisionada utilizada para prever um valor numérico contínuo com base em um conjunto de dados previamente rotulados.
( ) Clusterização é uma técnica não supervisionada que visa agrupar objetos similares sem a utilização de rótulos prévios.
( ) Regras de associação buscam identificar relações do tipo “Se X ocorre, então Y tende a ocorrer”, sendo o algoritmo k-NN (k-Nearest Neighbors, ou k-vizinhos mais próximos) um dos métodos comumente utilizados para esse fim.
( ) Classificação é uma técnica não supervisionada cujo objetivo é prever uma classe categórica a partir dos dados analisados.
( ) Regressão é uma técnica supervisionada utilizada para prever um valor numérico contínuo com base em um conjunto de dados previamente rotulados.
( ) Clusterização é uma técnica não supervisionada que visa agrupar objetos similares sem a utilização de rótulos prévios.
( ) Regras de associação buscam identificar relações do tipo “Se X ocorre, então Y tende a ocorrer”, sendo o algoritmo k-NN (k-Nearest Neighbors, ou k-vizinhos mais próximos) um dos métodos comumente utilizados para esse fim.
Ano: 2023
Banca:
IDCAP
Órgão:
IDR de Maricá - RJ
Prova:
IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Técnico em Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas |
Q4079792
Banco de Dados
A utilização de dados gerados pelos consumidores e
clientes em potencial para identificar o modelo de
anúncio que proporciona mais interação entre os
usuários e as suas postagens nas redes sociais, sites e
outras páginas (https://www.pontotel.com.br/), é um bom
exemplo de:
Ano: 2023
Banca:
IDCAP
Órgão:
IDR de Maricá - RJ
Prova:
IDCAP - 2023 - IDR de Maricá - RJ - Analista de Gestão de Informações Geográficas e Estatísticas - Tecnologia da Informação |
Q4076867
Banco de Dados
Assinale a alternativa incorreta no que diz respeito aos
conceitos de Data Warehouse e Data Mining:
Q4013973
Banco de Dados
No ciclo de vida CRISP-DM (Cross-Industry
Standard Process for Data Mining), usado em
Ciência de Dados, qual etapa trata da limpeza,
tratamento e formatação dos dados:
Q4013972
Banco de Dados
A ciência de dados utiliza métodos e
técnicas com o objetivo de extrair conhecimento
e insights a partir de grandes volumes de dados.
A análise de dados inicia-se com uma pergunta
que pode ser classificada em diversos tipos. O
tipo de pergunta que busca identificar se existem
padrões, tendências ou relacionamentos em um
conjunto de dados, sem a necessidade de uma
hipótese prévia, é classificada como:
Q4009191
Banco de Dados
No contexto da Ciência de Dados, o conceito que está
diretamente relacionado ao estabelecimento de
políticas, processos, papéis e responsabilidades para
garantir qualidade, segurança, conformidade e uso
adequado dos dados ao longo de seu ciclo de vida é
Q3997128
Banco de Dados
A Mineração de Dados é comumente classificada pela sua capacidade em realizar
determinadas tarefas. Qual das tarefas abaixo descreve a natureza de ocorrências futuras,
de certos eventos, com base nos acontecimentos passados?
Q3997127
Banco de Dados
A Mineração de Dados requer uma adequação prévia dos dados por meio de técnicas de
pré-processamento. Algumas técnicas estão listadas abaixo:
(A) Agregação.
(B) Amostragem.
(C) Redução de Dimensionalidade.
(D) Discretização e Binarização.
Relacione os itens acima com os seus respectivos conceitos:
(1) É a técnica que diminui o número de atributos de um conjunto de dados, criando novos atributos que sejam uma combinação dos atributos antigos.
(2) É a combinação de dois ou mais objetos em um único.
(3) É comumente usada para selecionar um subconjunto dos objetos de dados a serem analisados.
(4) É aquela que transforma um atributo contínuo em um categorizado e transforma, tanto os atributos contínuos quanto os discretos, em um ou mais atributos binários.
Entre as alternativas abaixo, qual é a que apresenta a relação da técnica com o seu conceito de forma CORRETA?
(A) Agregação.
(B) Amostragem.
(C) Redução de Dimensionalidade.
(D) Discretização e Binarização.
Relacione os itens acima com os seus respectivos conceitos:
(1) É a técnica que diminui o número de atributos de um conjunto de dados, criando novos atributos que sejam uma combinação dos atributos antigos.
(2) É a combinação de dois ou mais objetos em um único.
(3) É comumente usada para selecionar um subconjunto dos objetos de dados a serem analisados.
(4) É aquela que transforma um atributo contínuo em um categorizado e transforma, tanto os atributos contínuos quanto os discretos, em um ou mais atributos binários.
Entre as alternativas abaixo, qual é a que apresenta a relação da técnica com o seu conceito de forma CORRETA?
Q3997105
Banco de Dados
Podem haver vários tipos de análises, em grandes ambientes, de Data Warehouse. Para
além de consultas em SQL, é possível ter operações analíticas mais avançadas sobre os
dados. Dois dos principais tipos de análise de dados são OLAP (On-Line Analytic
Processing) e Data Mining. Escolha a alternativa CORRETA sobre Data Mining e OLAP.
Ano: 2022
Banca:
IF-SP
Órgão:
IF-SP
Prova:
IF-SP - 2022 - IF-SP - Analista de Tecnologia da Informação - Ciência de Dados |
Q3976958
Banco de Dados
Quando se inicia os trabalhos de aprendizado em bases de dados é comum identificar problemas na base de dados. Por isso, na etapa de pré-
-processamento, os dados passam por recursos de
limpeza, integração de bases de dados, redução na
quantidade de atributos ou dados, transformação
nos formatos dos dados ou discretização de alguns.
Considerando esses recursos, indique a alternativa
incorreta que os define.
Q3968381
Banco de Dados
No processo de descoberta de conhecimento (KDD), a etapa de mineração de dados se caracteriza por
Ano: 2026
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-SP
Prova:
FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Gestão Tributária - Conhecimentos Específicos (P3) |
Q3956761
Banco de Dados
No desenvolvimento de um modelo de detecção de contribuintes com alto risco de simulação de operações, após definir claramente com a área de fiscalização quais tipos de fraude serão priorizados, quais indicadores de negócio serão acompanhados
(como aumento de autos de infração qualificados e redução de fiscalizações improdutivas) e quais restrições legais e
operacionais existem para uso do modelo, a equipe de uma Secretaria da Fazenda registra esses critérios e alinha expectativas
com a alta gestão. Com base na metodologia CRISP-DM, essa descrição se encaixa principalmente na fase de
Ano: 2026
Banca:
FADESP
Órgão:
SEFAZ-PA
Prova:
FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |
Q3951157
Banco de Dados
Ao executar o algoritmo Apriori, as seguintes regras associativas foram determinadas como relevantes:
{café, açúcar} => {leite} e {açúcar, trigo} => {leite}.
Considerando essas duas regras associativas relevantes, é verdade que
{café, açúcar} => {leite} e {açúcar, trigo} => {leite}.
Considerando essas duas regras associativas relevantes, é verdade que
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880237
Banco de Dados
Matheus foi empossado recentemente pela ALEGO como analista
e está se aprofundando nos estudos das redes neurais (RN). Ele
sabe que as RN podem ter diversas formas de aprendizagem não
supervisionada.
O tipo de aprendizado onde os neurônios de saída da rede disputam entre si para se tornarem ativos e somente um neurônio de saída é ativado em determinado instante se denomina:
O tipo de aprendizado onde os neurônios de saída da rede disputam entre si para se tornarem ativos e somente um neurônio de saída é ativado em determinado instante se denomina:
Ano: 2026
Banca:
FGV
Órgão:
AL-GO
Prova:
FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |
Q3880235
Banco de Dados
Árvores de decisão (AD) são classificadores muito utilizados em
Ciência de Dados. Com relação as características da AD, analise as
afirmativas a seguir.
I. É a representação de uma função que mapeia um vetor de valores de atributos para um único valor de saída.
II. Uma árvore de decisão chega à sua decisão realizando uma sequência de testes, começando por uma de suas raízes e seguindo o ramo apropriado até que uma folha seja alcançada.
III. Cada nó interno na árvore corresponde a um teste do valor de um dos atributos de entrada, os ramos a partir do nó são rotulados com os possíveis valores do atributo, e os nós folha especificam qual valor deve ser retornado pela função.
Está correto o que se afirma em
I. É a representação de uma função que mapeia um vetor de valores de atributos para um único valor de saída.
II. Uma árvore de decisão chega à sua decisão realizando uma sequência de testes, começando por uma de suas raízes e seguindo o ramo apropriado até que uma folha seja alcançada.
III. Cada nó interno na árvore corresponde a um teste do valor de um dos atributos de entrada, os ramos a partir do nó são rotulados com os possíveis valores do atributo, e os nós folha especificam qual valor deve ser retornado pela função.
Está correto o que se afirma em
Conheça nossos planos