Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

Foram encontradas 532 questões

Q902505 Banco de Dados
Uma organização precisa utilizar o máximo de informação para criar e manter vantagem competitiva. Profissionais tomadores de decisão exigem dos sistemas de suporte à decisão mais recursos para análise, front-ends que suportem consultas ad hoc, etc. Neste contexto, um DW − Data Warehouse pode ser muito útil, pois é
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Q898989 Banco de Dados
O conceito de Data Mining descreve
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Q893423 Banco de Dados

Julgue o item que se segue, a respeito de arquitetura e tecnologias de sistemas de informação.


A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.

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Q890085 Banco de Dados
As ferramentas e técnicas de mineração de dados (data mining) têm por objetivo
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Q883091 Banco de Dados

Julgue o item que se segue, acerca de data mining e data warehouse.


O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja executado dentro dos data warehouses.

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Q882068 Banco de Dados
A respeito das técnicas e(ou) métodos de mineração de dados, assinale a opção correta.
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Q882064 Banco de Dados
O diretor de uma montadora de veículos necessita tomar uma decisão acerca da continuidade ou não de um dos produtos vendidos no Brasil. Para tanto, solicitou um relatório sobre as vendas de carros da marca do último trimestre de 2018, por faixa de preço, região, modelo e cor. Nessa situação, no contexto de análise da informação, o relatório representa
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Q881969 Banco de Dados
Assinale a opção correta a respeito do CRISP-DM.
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Q878371 Banco de Dados

Dois funcionários de uma empresa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos no passado, um registro formado pelo conjunto de informações pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial. Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes. A partir desses dados, os funcionários querem construir um modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique os novos clientes, que serão descritos por registros com o mesmo formato.


A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo

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Ano: 2014 Banca: FAURGS Órgão: TJ-RS Prova: FAURGS - 2014 - TJ-RS - Analista de Sistema |
Q876945 Banco de Dados
O resultado da mineração de dados pode ser a descoberta de tipos de informação “nova”. Supondo-se que um cliente compre uma máquina fotográfica e que, dentro de três meses, compre materiais fotográficos, há probabilidade de que, dentro dos próximos seis meses, ele comprará um acessório. Um cliente que compra mais que duas vezes, em um período de baixa, deverá estar propenso a comprar, pelo menos uma vez, no período do Natal. Esse tipo de informação pode ser verificado através de
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Q869724 Banco de Dados
Dentre os algoritmos utilizados em data mining, há um algoritmo que visa o estabelecimento de categorias, a partir do conjunto de dados, bem como a distribuição dos dados nas categorias estabelecidas. Essa descrição corresponde aos algoritmos de
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Q853967 Banco de Dados

Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:


1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?

2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?

3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?

4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?

5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?


Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:


I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.

II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.


Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,

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Q842568 Banco de Dados

Em relação à análise de agrupamentos (clusterização) em mineração de dados, julgue o item seguinte.


O método de clustering k-means objetiva particionar ‘n’ observações entre ‘k’ grupos; cada observação pertence ao grupo mais próximo da média.

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Ano: 2017 Banca: FCC Órgão: DPE-RS Prova: FCC - 2017 - DPE-RS - Analista - Banco de Dados |
Q841717 Banco de Dados
Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica
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Q840842 Banco de Dados

Julgue o seguinte item, que se refere a CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process of Data Mining).


Durante a fase de entendimento do negócio, busca-se descrever claramente o problema, fazer a identificação dos dados e verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são interdependentes.

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Q835195 Banco de Dados
O agrupamento de dados no processo de data mining procura, em uma massa de dados que caracterizam uma população de indivíduos, grupos semelhantes e diferentes. O algoritmo baseado na teoria dos grafos e que dispensa a definição de protótipos utilizado para segmentar a base de dados em diferentes grupos é denominado
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Q826398 Banco de Dados
Os algoritmos C4.5 e K-Means, muito utilizados para descoberta de conhecimento através de mineração de dados, são algoritmos de respectivamente
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Q826391 Banco de Dados

Analisando as seguintes afirmativas sobre algoritmos de mineração de dados (data mining),

I. Podem ser utilizados durante o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados.

II. O algoritmo ID3 é considerado uma evolução do algoritmo C4.5 e muito utilizado em mineração de dados.

III. No contexto de mineração de dados, o objetivo da fase de pré-processamento é otimizar a execução; sendo assim, uma fase pouco relevante e raramente executada.

IV. Dentre as principais tarefas da mineração de dados, estão: classificação e predição, agrupamento, análise de outlier, associações, padrões frequentes e visualização.

verifica-se que está(ão) correta(s)

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Q826379 Banco de Dados
Qual das opções a seguir não é resultado de uma mineração de dados?
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Q794234 Banco de Dados
Data Mining refere-se à busca de informações relevantes, ou “à descoberta de conhecimento”, a partir de um grande volume de dados. Assim como a descoberta de conhecimento no ramo da inteligência artificial, a extração de dados tenta descobrir automaticamente modelos estatísticos a partir dos dados. O conhecimento obtido a partir de um banco de dados pode ser representado em regras. Duas importantes classes de problemas de extração de dados são as:
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Respostas
361: C
362: A
363: C
364: D
365: E
366: E
367: D
368: B
369: A
370: E
371: A
372: A
373: C
374: A
375: E
376: E
377: D
378: B
379: D
380: E