Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

Foram encontradas 535 questões

Q1621309 Banco de Dados

No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.


No modelo CRISP-DM, a fase na qual se planejam todas as atividades para carga dos dados é denominada entendimento dos dados.

Alternativas
Q1621308 Banco de Dados

No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir.


A técnica de associação é utilizada para indicar um grau de afinidade entre registros de eventos diferentes, para permitir o processo de data mining.

Alternativas
Q1610930 Banco de Dados
Um dos fenômenos mais significativos em mineração de dados nos últimos anos foi o enorme aumento na disponibilidade de dados que chegam em grandes quantidades e advindos de algum processo automático por um período de tempo. Assinale a alternativa que apresenta corretamente o nome que se dá a esse aumento de disponibilidade de dados.
Alternativas
Q1610929 Banco de Dados
Na mineração de dados, existem as regras de associação. Regras desse tipo representam uma associação entre os valores de certos atributos e os valores de outros atributos. Assinale a alternativa que apresenta corretamente o nome do processo de extração dessas regras de um determinado conjunto de dados.
Alternativas
Q1610928 Banco de Dados
Um cientista de dados necessita estimar a precisão preditiva de um classificador medindo essa precisão para uma amostra de dados ainda não utilizada. Quais são as três estratégias principais, comumente usadas para isso, que o cientista de dados pode utilizar?
Alternativas
Q1610927 Banco de Dados
Assinale a alternativa que apresenta corretamente a terminologia de ‘classificador’ para a mineração de dados.
Alternativas
Q1610926 Banco de Dados
Um cientista de dados deve utilizar uma técnica de mineração de dados que não usa regras ou árvore de decisão ou qualquer outra representação explícita do classificador, mas que usa o ramo da matemática conhecido como teoria das probabilidades para encontrar a mais provável das possíveis classificações. Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta corretamente o nome da técnica a ser utilizada pelo cientista de dados.
Alternativas
Q1610925 Banco de Dados
Dentre os métodos de mineração de dados, existem aqueles que são supervisionados e os não supervisionados. Assinale a alternativa que apresenta corretamente um dos métodos supervisionados mais comuns para a aplicação da mineração de dados que é voltado às tarefas frequentes do dia a dia.
Alternativas
Q1315878 Banco de Dados

No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:


Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.


Trata-se de uma atividade denominada

Alternativas
Q1286387 Banco de Dados
Dado os três conceitos técnicos abaixo, assinale a alternativa que corresponda respectivamente à tecnologia referente a cada um desses conceitos.

1. processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes.
2. refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
3. depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa.
Alternativas
Q1216833 Banco de Dados
O processo de explorar grandes quantidades de dados a procura de padrões consistentes, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados é chamado de:
Alternativas
Q1656005 Banco de Dados
Uma funcionalidade que pesquisa, agrega e organiza dados, de maneira que, através de análises encontre padrões, associações, mudanças, anomalias e outras informações relevantes, chama-se:
Alternativas
Q1318323 Banco de Dados

A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.


A técnica machine learning pode ser utilizada para apoiar um processo de data mining.

Alternativas
Q1318322 Banco de Dados

A respeito de data warehouse e data mining, julgue o item que se segue.


Chamados de data mart, os servidores de apresentação de data warehouse permitem consultas.

Alternativas
Q1063956 Banco de Dados
No que se refere aos diversos tipos de algoritmos utilizados para minerar dados, a técnica utilizada em tarefas de classificação, regressão e segmentação de dados em tipos de dados heterogêneos é denominada
Alternativas
Q1038217 Banco de Dados

A respeito de bancos de dados relacionais, julgue o item a seguir.


Em sistemas de suporte à decisão, uma das abordagens da árvore de decisão é a predição, em que são criadas regras com base em eventos já ocorridos para aplicação em eventos futuros similares.

Alternativas
Q1035386 Banco de Dados

Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâmetros, para exemplificar, seria o nitrato, um indicador de poluição difusa de água subterrânea. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida.


Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada

Alternativas
Q1014732 Banco de Dados

Um Tribunal pretende analisar fatos (fatores ambientais e perfis profissionais, entre outros) que esclareçam por que alguns colaboradores se destacam profissionalmente enquanto outros não se desenvolvem e acabam por se desligar do órgão. Para facilitar essa análise, o Tribunal solicitou um auxílio tecnológico que indique quais características nos fatos apresentam razões positivas que justifiquem investimentos mais robustos no treinamento de colaboradores que tendem a se destacar a médio e longo prazos.


Para tanto, o Analista implantará um processo de análise científica preditiva com base em dados estruturados, que consiste na obtenção de padrões que expliquem e descrevam tendências futuras, denominado

Alternativas
Q995398 Banco de Dados

Além dos indicadores reativos que, uma vez implantados, automaticamente detectam as ocorrências com base nos indicadores mapeados, existem também os controles proativos, que requerem que os gestores os promovam periodicamente. Uma das técnicas que os gestores podem usar requer que sejam selecionadas, exploradas e modeladas grandes quantidades de dados para revelar padrões, tendências e relações que podem ajudar a identificar casos de fraude e corrupção. Relações ocultas entre pessoas, entidades e eventos são identificadas e as relações suspeitas podem ser encaminhadas para apuração específica. As anomalias apontadas por esse tipo de técnica não necessariamente indicam a ocorrência de fraude e corrupção, mas eventos singulares que merecem avaliação individualizada para a exclusão da possibilidade de fraude e corrupção e, no caso da não exclusão, uma investigação.

                                                                    (Adaptado de: TCU - Tribunal de Contas da União)


O texto se refere à técnica de

Alternativas
Q995218 Banco de Dados

“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."

(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)


Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,

Alternativas
Respostas
301: E
302: C
303: A
304: E
305: A
306: B
307: D
308: D
309: C
310: D
311: E
312: A
313: C
314: C
315: B
316: C
317: B
318: E
319: E
320: E