Questões de Banco de Dados - Data Mining para Concurso - Página 24

Q826398

Ano: 2012 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: MPE-AL Prova: COPEVE-UFAL - 2012 - MPE-AL - Analista do Ministério Público - Administração de Banco de Dados |

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

A

agrupamento e agrupamento (clustering).

B

classificação e regras de associação.

C

regras de associação e classificação.

D

classificação e agrupamento (clustering).

E

agrupamento (clustering) e classificação.

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Q826391

Ano: 2012 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: MPE-AL Prova: COPEVE-UFAL - 2012 - MPE-AL - Analista do Ministério Público - Administração de Banco de Dados |

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)

A

I, II e IV, apenas.

B

I e IV, apenas.

C

II e III, apenas.

D

III, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q826379

Ano: 2012 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: MPE-AL Prova: COPEVE-UFAL - 2012 - MPE-AL - Analista do Ministério Público - Administração de Banco de Dados |

Q826379 Banco de Dados

Qual das opções a seguir não é resultado de uma mineração de dados?

A

Regras de associação

B

Padrões sequenciais

C

Árvores de decisão

D

Data warehouse

E

Padrões com séries temporais

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Q443451

Ano: 2012 Banca: Quadrix Órgão: DATAPREV Prova: Quadrix - 2012 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Análise de Negócios |

Q443451 Banco de Dados

______________ refere-se, em geral, ao processo de analisar bancos de dados de forma semiautomática para descobrir padrões e identificar tendências, muitas vezes, descobrindo relacionamentos ocultos e inferindo regras com base em conceitos oriundos da inteligência artificial.

A alternativa que preenche corretamente a lacuna é:

A

Data warehouse

B

Data mart

C

Data mining

D

ERP

E

OLAP

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Q356300

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.

A

Na SEQUÊNCIA, os eventos estão ligados ao longo do tempo.

B

ASSOCIAÇÕES são ocorrências responsáveis por realizar ligações entre todos os dados.

C

A CLASSIFICAÇÃO reconhece modelos que descrevem o grupo ao qual o item pertence.

D

A AGLOMERAÇÃO funciona de maneira semelhante à classificação quando ainda não foram definidos grupos.

E

Um PROGNÓSTICO pode descobrir padrões nos dados que ajudam os gerentes a estimar o valor futuro de variáveis.

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Q345156

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.

Certo

Errado

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Q297347

Ano: 2012 Banca: IBFC Órgão: INEP Prova: IBFC - 2012 - INEP - Pesquisador-Tecnologista em Informações e Avaliações Educacionais - Área III |

Q297347 Banco de Dados

Conforme o modelo CRISP-DM o ciclo de vida de um projeto de mineração de dados consiste de 6 (seis) fases que são:

A

Compreensão do Negócio, Compreensão dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação, e Desenvolvimento.

B

Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação, Requisitos, Escopo, Ambiente.

C

Requisitos, Escopo, Ambiente, Modelagem, Avaliação, e Desenvolvimento.

D

Compreensão do Negócio, Compreensão dos Dados, Preparação dos Dados, Requisitos, Escopo e Ambiente.

E

Requisitos, Escopo, Ambiente, Compreensão dos Dados, Preparação dos Dados e Modelagem.

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Q296315

Ano: 2012 Banca: CESGRANRIO Órgão: EPE Prova: CESGRANRIO - 2012 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação |

Q296315 Banco de Dados

As técnicas de mineração de dados podem ser categorizadas em supervisionadas e não supervisionadas.

As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como

A

não supervisionada, não supervisionada, não supervisionada

B

não supervisionada, supervisionada e não supervisionada

C

supervisionada, não supervisionada e não supervisionada

D

supervisionada, não supervisionada e supervisionada

E

supervisionada, supervisionada e supervisionada

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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q290898

Ano: 2012 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-AC Prova: CESPE - 2012 - TJ-AC - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q290898 Banco de Dados

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

O data mining possibilita analisar dados para obtenção de resultados estatísticos que poderão gerar novas oportunidades ao negócio.

Certo

Errado

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Q275977

Ano: 2012 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-RO Prova: CESPE - 2012 - TJ-RO - Analista Judiciário - Análise de Sistemas - Desenvolvimento |

Q275977 Banco de Dados

No que se refere a data mining e sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.

A

A técnica de clustering em data mining utiliza os algoritmos ID3 e o C4.5. Esses algoritmos produzem árvores de decisão, o que permite gerar clusters de elementos que, por sua vez, geram mapeamento dos elementos em grupos predefinidos.

B

Utilizando-se a técnica dice em data mining, é possível descobrir regras do tipo basket data, em que cada tupla consiste em um conjunto de atributos binários chamados itens.

C

A técnica de associação em data mining verifica se há controle ou influência entre atributos ou valores de atributos, no intuito de verificar, mediante a análise de probabilidades condicionais, dependências entre esses atributos.

D

Data mining é o processo não trivial de identificar, em bases de dados, padrões válidos, novos e potencialmente úteis ao usuário. KDD (knowledge discovery in databases) é um processo dentro do data mining.

E

A técnica de classificação em data mining possibilita a definição de classes e o enquadramento de elementos em grupos de afinidades, por meio de avaliação de similaridade entre esses elementos.

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Q271470

Ano: 2012 Banca: AOCP Órgão: TCE-PA Prova: AOCP - 2012 - TCE-PA - Assessor Técnico de Informática - Analista de Sistemas |

Q271470 Banco de Dados

O processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes com o intuito de detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis e novos subconjuntos de dados, é conhecido como

A

Data Mart.

B

Data Exploring.

C

Objeto Relacional.

D

Relacionamento.

E

Data Mining.

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Q271021

Ano: 2012 Banca: AOCP Órgão: TCE-PA Prova: AOCP - 2012 - TCE-PA - Assessor Técnico de Informática - Administrador de Banco de Dados |

Q271021 Banco de Dados

São tarefas de mineração de dados, apenas:

A

Análise de Regras de Associação, Análise de Outliers e Classificação e Predição.

B

Redes Neurais, Classificação e Predição e Classificadores Bayesianos.

C

Algoritmo Apriori, Redes Neurais e Análise de Outlier.

D

Redes Neurais, Árvore de Decisão e Análise de Outlier.

E

Análise de Regras de Associação, Árvores de Decisão e Classificadores Bayesianos.

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Q271020

Ano: 2012 Banca: AOCP Órgão: TCE-PA Prova: AOCP - 2012 - TCE-PA - Assessor Técnico de Informática - Administrador de Banco de Dados |

Q271020 Banco de Dados

Sobre a Mineração de Dados, é correto afirmar que

A

a classificação apresenta as ocorrências ligadas a um único evento.

B

a sequência reconhece modelos que descrevem o grupo ao qual o item pertence, examinando os itens já classificados.

C

possui uma técnica para a análise de informações desestruturada sem uma empresa, como e-mails, memorandos, casos judiciais, dentre outros.

D

consiste em atividades para a detecção e correção de informações incompletas, incorretas, redundantes ou má formatadas em uma base de dados.

E

o clustering é uma técnica de descoberta de diferentes agrupamentos dentro de uma massa de dados.

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Q264146

Ano: 2012 Banca: ESAF Órgão: Receita Federal Prova: ESAF - 2012 - Receita Federal - Analista Tributário da Receita Federal - Prova 2 - Área Informática |

Q264146 Banco de Dados

Um data mining inteligente descobre informações em data warehouses onde consultas e relatórios não conseguem revela-las. Ferramentas de data mining encontram padrões em dados e podem até deduzir regras a partir deles. Os métodos usados para identificar padrões em dados são

A

modelos simples, modelos intermediários e modelos complexos.

B

modelos simples, modelos físicos e modelos integrados.

C

modelos híbridos, modelos top-down e modelos bottom-up.

D

modelos lógicos, modelos físicos e modelos interativos.

E

modelos básicos, modelos genéricos e modelos complementares.

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Q263638

Ano: 2012 Banca: FCC Órgão: TST Prova: FCC - 2012 - TST - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q263638 Banco de Dados

Leia as afirmações a seguir:

I. Um Data Warehouse é um repositório de dados atuais e históricos de uma organização que possibilita a análise de grande volume de dados para suportar a tomada de decisões estratégicas, possuindo registros permanentes.

II. O processo de Data Mining, ou mineração de dados, tem por objetivo localizar possíveis informações em um banco de dados através de comparações com dados informados pelo usuário e registros de tabelas.

III. Um ERP, ou Sistema Integrado de Gestão Empresarial, é conhecido por integrar os dados de diferentes departamentos de uma organização, aumentando o uso de interfaces manuais nos processos.

IV. As ferramentas OLAP (On-line Analytical Processing) são capazes de analisar grandes volumes de dados, fornecendo diferentes perspectivas de visão e auxiliando usuários na sintetização de informações.

Está correto o que se afirma APENAS em

A

I e II.

B

II e III.

C

I, III e IV.

D

I, II e III.

E

I e IV.

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Q260526

Ano: 2012 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TJ-AL Prova: CESPE - 2012 - TJ-AL - Analista Judiciário - Análise de Sistemas |

Q260526 Banco de Dados

Acerca de otimização de consultas SQL em banco de dados e mineração de dados, assinale a opção correta.

A

Otimizadores com base em regras (RBO) abandonam o processo de otimização uma vez que tenham encontrado uma primeira forma aplicável das regras, sem verificar se outros mecanismos podem ser aplicados.

B

Otimizadores com base em custos (CBO) geram uma série de planos de execução a partir de determinada consulta, com o objetivo de conseguir a forma mais simples de processá-la e, como resultado, encontra uma única maneira de otimização.

C

As métricas utilizadas nos otimizadores de consultas de banco de dados incluem necessariamente seletividade, cardinalidade e custo.

D

Ao se habilitar hibernate.generate_statistics, o Hibernate exibe as métricas de otimização via JMX.

E

A mineração de dados provê métodos automáticos para descobrir padrões em dados, limitando a análise na intuição humana.

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Q248982

Ano: 2012 Banca: ESAF Órgão: CGU Prova: ESAF - 2012 - CGU - Analista de Finanças e Controle - prova 3 - Auditoria e Fiscalização - Geral |

Q248982 Banco de Dados

São aspectos motivadores da Mineração de Dados:

A

Escalabilidade. Dimensionalidade moderada. Dados homogêneos. Propriedade e centralização dos dados.

B

Extensibilidade. Alta paridade. Dados complexos e heterogêneos. Concorrência e distribuição dos dados.

C

Escalabilidade. Alta dimensionalidade. Dados complexos e heterogêneos. Propriedade e distribuição de dados.

D

Escalabilidade. Dimensionalidade variável. Dados compatíveis e acoplados. Adequação da distribuição de dados.

E

Especialidade. Alta dimensionalidade de verificação. Dados complexos e complementares. Propriedade e consistência de dados.

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Q248980

Ano: 2012 Banca: ESAF Órgão: CGU Prova: ESAF - 2012 - CGU - Analista de Finanças e Controle - prova 3 - Auditoria e Fiscalização - Geral |

Q248980 Banco de Dados

A Mineração de Dados é

A

o processo de desenvolvimento de soluções automáticas de acesso a informações úteis em depósitos de dados.

B

a transformação automática de dados existentes em grandes depósitos de dados em informações quantificáveis.

C

a automação da recuperação de informações caracterizadas por registros com grande quantidade de atributos.

D

a descoberta de relações significativas entre dados e informações passíveis de atualização automática.

E

o processo de descoberta automática de informações úteis em grandes depósitos de dados.

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Q234745

Ano: 2012 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPE-PI Prova: CESPE - 2012 - MPE-PI - Analista Ministerial - Informática |

Q234745 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data
warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de
bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.

Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é avaliado no conjunto de teste. Quanto menor o conjunto de treinamento, maior a variância do modelo; no entanto, se o conjunto de treinamento for grande demais, a precisão estimada calculada a partir do conjunto menor é menos confiável.

Certo

Errado

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Q284203

Ano: 2011 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEDUC-AM Prova: CESPE - 2011 - SEDUC-AM - Estatístico |

Q284203 Banco de Dados

Texto associado

Para orientar os investimentos em educação em certo município, um analista foi contratado para criar um ranking das escolas públicas desse município. Para cada escola, as variáveis disponíveis são a quantidade de turmas, a quantidade de alunos, a quantidade de professores, a nota da Prova Brasil e a área do terreno.

A partir dessa situação, julgue o item.

A mineração de dados (data mining) é um método computacional que permite extrair informações a partir de grande quantidade de dados.

Certo

Errado

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Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

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