Questões de Concurso
Comentadas sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 532 questões
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE - 2014 - TC-DF - Analista de Administração Pública - Sistemas de TI |
Q392016
Banco de Dados
Julgue os itens subsecutivos, com relação a Data Mining, desempenho de sistemas de bancos de dados e controle de concorrência.
Com o uso da classificação como técnica de Data Mining, busca-se a identificação de uma classe por meio de múltiplos atributos. Essa técnica também pode ser usada em conjunto com outras técnicas de mineração de dados.
Com o uso da classificação como técnica de Data Mining, busca-se a identificação de uma classe por meio de múltiplos atributos. Essa técnica também pode ser usada em conjunto com outras técnicas de mineração de dados.
Ano: 2014
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
IFN-MG
Prova:
FUNDEP - 2014 - IFN-MG - Analista de Tecnologia da Informação |
Q388306
Banco de Dados
Ao se utilizar a técnica de data mining (mineração de dados), como é conhecido o resultado dessa mineração, em que, por exemplo, se um cliente compra equipamento de vídeo, ele pode também comprar outros equipamentos eletrônicos?
Ano: 2014
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TJ-CE
Prova:
CESPE - 2014 - TJ-CE - Analista Judiciário - Ciências Computação |
Q386535
Banco de Dados
Assinale a opção correta acerca de datamining.
Ano: 2014
Banca:
FEPESE
Órgão:
MPE-SC
Prova:
FEPESE - 2014 - MPE-SC - Analista - Tecnologia da Informação |
Q386433
Banco de Dados
Analise as afrmativas abaixo com relação à Data Mining e Data Warehouse.
1. Ferramentas de Data Mining podem ser utilizadas independentemente do Data Warehouse, mas obtêm-se melhores resultados quando aplicadoasde forma conjunta.
2. Técnicas de Clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um Data Warehouse.
3. Data Mining é uma evolução do conceito de Data Warehouse.
4. A mineração de dados baseia-se na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo efciente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados.
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
1. Ferramentas de Data Mining podem ser utilizadas independentemente do Data Warehouse, mas obtêm-se melhores resultados quando aplicadoasde forma conjunta.
2. Técnicas de Clusterização podem ser utilizadas na extração e na preparação de dados de um banco de dados para um Data Warehouse.
3. Data Mining é uma evolução do conceito de Data Warehouse.
4. A mineração de dados baseia-se na utilização de algoritmos capazes de analisar grandes bases de dados de modo efciente e revelar padrões interessantes, escondidos nos dados.
Assinale a alternativa que indica todas as afrmativas corretas.
Ano: 2012
Banca:
IFC
Órgão:
IFC-SC
Prova:
IFC - 2012 - IFC-SC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q356300
Banco de Dados
A mineração de dados (data mining) fornece percepções dos dados corporativos que não podem ser obtidas com o OLAP, descobrindo padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados e inferindo regras a partir deles para prever comportamentos futuros. Os tipos de informação que podem ser obtidos com a mineração de dados incluem: associações, seqüência, classificações, aglomerações, prognósticos. Selecione abaixo o detalhamento INCORRETO sobre um destes cinco itens.
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 3ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2014 - TRF - 3ª REGIÃO - Analista Judiciário - Informática - Banco de Dados |
Q356036
Banco de Dados
Mineração de dados é a investigação de relações e padrões globais que existem em grandes bancos de dados, mas que estão ocultos no grande volume de dados. Com base nas funções que executam, há diferentes técnicas para a mineração de dados, dentre as quais estão:
I. identificar afinidades existentes entre um conjunto de itens em um dado grupo de registros. Por exemplo: 75% dos envolvidos em processos judiciais ligados a ataques maliciosos a servidores de dados também estão envolvidos em processos ligados a roubo de dados sigilosos.
II. identificar sequências que ocorrem em determinados registros. Por exemplo: 32% de pessoas do sexo feminino após ajuizarem uma causa contra o INSS solicitando nova perícia médica ajuízam uma causa contra o INSS solicitando ressarcimento monetário.
III. as categorias são definidas antes da análise dos dados. Pode ser utilizada para identificar os atributos de um determinado grupo que fazem a discriminação entre 3 tipos diferentes, por exemplo, os tipos de processos judiciais podem ser categorizados como infrequentes, ocasionais e frequentes.
Os tipos de técnicas referenciados em I, II e III, respectivamente, são:
I. identificar afinidades existentes entre um conjunto de itens em um dado grupo de registros. Por exemplo: 75% dos envolvidos em processos judiciais ligados a ataques maliciosos a servidores de dados também estão envolvidos em processos ligados a roubo de dados sigilosos.
II. identificar sequências que ocorrem em determinados registros. Por exemplo: 32% de pessoas do sexo feminino após ajuizarem uma causa contra o INSS solicitando nova perícia médica ajuízam uma causa contra o INSS solicitando ressarcimento monetário.
III. as categorias são definidas antes da análise dos dados. Pode ser utilizada para identificar os atributos de um determinado grupo que fazem a discriminação entre 3 tipos diferentes, por exemplo, os tipos de processos judiciais podem ser categorizados como infrequentes, ocasionais e frequentes.
Os tipos de técnicas referenciados em I, II e III, respectivamente, são:
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPU
Prova:
CESPE - 2013 - MPU - Analista - Suporte e Infraestrutura |
Q349078
Banco de Dados
Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à decisão.
Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.
Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPEA
Prova:
CESPE - 2008 - IPEA - Analista de Sistemas - Suporte de Banco de Dados |
Q345351
Banco de Dados
Com relação a BI (business inteligence), indicadores da produção, administração da produção, monitoração do ambiente operacional, julgue os próximos itens.
As tecnologias de bancos da dados, data mining e data warehouse têm sido utilizadas plenamente para a monitoração de ambientes operacionais, pois utilizam ontologias e inteligência artificial com agilidade e baixo custo operacional.
As tecnologias de bancos da dados, data mining e data warehouse têm sido utilizadas plenamente para a monitoração de ambientes operacionais, pois utilizam ontologias e inteligência artificial com agilidade e baixo custo operacional.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPEA
Prova:
CESPE - 2008 - IPEA - Analista de Sistemas - Suporte de Banco de Dados |
Q345350
Banco de Dados
Com relação a BI (business inteligence), indicadores da produção, administração da produção, monitoração do ambiente operacional, julgue os próximos itens.
O data mining é um processo utilizado para a extração de dados de grandes repositórios para tomada de decisão, mas sua limitação é não conseguir analisar dados de um data warehouse.
O data mining é um processo utilizado para a extração de dados de grandes repositórios para tomada de decisão, mas sua limitação é não conseguir analisar dados de um data warehouse.
Ano: 2012
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PEFOCE
Prova:
CESPE - 2012 - PEFOCE - Perito Criminal - Análise de Sistemas |
Q345156
Banco de Dados
Texto associado
No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.
O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPO
Prova:
CESPE - 2013 - MPOG - Gestor - Categoria Profissional 4 |
Q333908
Banco de Dados
A respeito de mineração e análise de dados para suporte à inteligência do negócio, julgue os itens a seguir.
Os dados podem provir de diferentes modelos de dados, mas devem ser integrados em um modelo integrado antes de serem armazenados em um datawarehouse.
Os dados podem provir de diferentes modelos de dados, mas devem ser integrados em um modelo integrado antes de serem armazenados em um datawarehouse.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CPRM
Prova:
CESPE - 2013 - CPRM - Analista em Geociências - Sistemas |
Q328363
Banco de Dados
Julgue os itens subsequentes, a respeito de sistemas de suporte à decisão.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.
A fase de modelagem de um data mining agrega a seleção e aplicação das técnicas sobre os dados selecionados. Inúmeras técnicas podem ser empregadas para obtenção de padrões úteis, como por exemplo, a PMML (predictive model markup language), que objetiva, via schemas XML, a definição para modelos encontrados em associações, modelos de regressão e clustering.
Ano: 2013
Banca:
FUNRIO
Órgão:
MPO
Prova:
FUNRIO - 2013 - MPOG - Analista de Tecnologia da Informação |
Q325929
Banco de Dados
Qual o tipo de descoberta de conhecimento através de mineração de dados (do inglês “data mining”), em que se relaciona a presença de conjuntos de itens diversos, como por exemplo: “Quando uma mulher compra uma bolsa em uma loja, ela está propensa a comprar sapatos”?
Q319543
Banco de Dados
No contexto dos Sistemas de Informações, um termo está associado à utilização de software de finalidades especiais para analisar dados de um DataWarehouse para encontrar padrões e tendências ocultas. Pode também ser definido como um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados, na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los, aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. Nesse caso, o pro cesso consiste basicamente em exploração, construção de mo delo e validação. Esse termo é definido como:
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315881
Banco de Dados
Texto associado
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Nos métodos de particionamento para k-clusterização e k-medoids, o elemento que melhor representa o cluster é definido de acordo com seus atributos, sem que haja muita influência dos valores próximos aos limites do cluster.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315880
Banco de Dados
Texto associado
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Tarefas descritivas têm como objetivo derivar padrões como correlações, tendências, grupos, trajetórias e anomalias, os quais sumarizam as relações subjacentes nos dados.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315879
Banco de Dados
Texto associado
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Em algoritmos de clusterização hierárquica, os clusters são formados gradativamente por meio de aglomerações ou divisões de elementos, gerando uma hierarquia de clusters.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315878
Banco de Dados
Texto associado
Julgue os itens que se seguem à luz dos conceitos básicos de datamining e datawarehouse.
Em tarefas preditivas, o atributo a ser predito é conhecido como variável independente, enquanto que os atributos usados para fazer a predição são conhecidos como alvo.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315860
Banco de Dados
Texto associado
Com relação a gerenciamento eletrônico de documentos (GED) e datawaehouse, julgue os itens que se seguem.
Denomina-se de análise dimensional o processo de análise mediante o qual dados originários são selecionados das bases operacionais e modelados no ambiente de datamining, de acordo com as perspectivas ou visões elegidas para a realização.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE - 2013 - SERPRO - Programador de computador |
Q315857
Banco de Dados
Texto associado
Julgue os itens seguintes, relativos à arquitetura e às tecnologias de sistemas de informação.
Datamining é a tecnologia por intermédio da qual os processos são automatizados mediante racionalização e potencialização por meio de dois componentes: organização e tecnologia.
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