Questões de Banco de Dados - Data Mining para Concurso - Página 5

Q3072568

Ano: 2024 Banca: Gama Consult Órgão: Câmara de Alto Paraíso - RO Prova: Gama Consult - 2024 - Câmara de Alto Paraíso - RO - Gestor de Tecnologia da Informação |

Q3072568 Banco de Dados

Como gestor de tecnologia da informação em uma corretora de valores, você busca implementar técnicas matemáticas para melhorar a análise de dados e a eficiência dos sistemas de trading. Qual das seguintes alternativas seria a mais relevante para alcançar esses objetivos?

A

Análise de regressão, para modelar e prever tendências de mercado com base em dados históricos de investimentos.

B

Teoria dos números, para desenvolver algoritmos de criptografia avançada para proteger transações financeiras.

C

Geometria diferencial, para analisar a variação de taxas de câmbio entre diferentes moedas estrangeiras.

D

Teoria dos grafos, para mapear as interações e conexões entre diferentes mercados financeiros globais.

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Q3063517

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CODEVASF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CODEVASF - Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação |

Q3063517 Banco de Dados

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

Data mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes e(ou) relacionamentos sistemáticos entre variáveis.

Certo

Errado

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Q3047968

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047968 Banco de Dados

Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística, aprendizado de máquina e análise de dados para extrair conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem a necessidade de rótulos de classe:

A

Regressão Linear.

B

Análise de Componentes Principais (PCA).

C

K-means.

D

Apriori.

E

Support Vector Machine (SVM).

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Q3040172

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Provas: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Administração (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Análise de Sistemas - Cibersegurança (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Análise de Sistemas - Desenvolvimento (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Arquitetura - Urbanismo (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Análise de Sistemas - Suporte (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Arquivologia Digital (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciências Contábeis (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Comunicação Social (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Direito (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Economia (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Engenharia (Manhã) | CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Psicologia Organizacional (Manhã) |

Q3040172 Banco de Dados

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:

A

limpeza dos dados, tratando dados faltantes, corrigindo erros e removendo outliers.

B

transformação e integração dos dados, com normalização, agregação e criação de novas variáveis.

C

análise e entendimento das características dos dados e de como eles se relacionam com os objetivos do negócio.

D

seleção de técnicas de modelagem apropriadas (regressão, classificação, clustering e outras).

E

ajuste dos parâmetros dos modelos e validação dos resultados.

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Q3038844

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Nova Iguaçu - RJ - Analista Tributário do Tesouro Municipal |

Q3038844 Banco de Dados

A mineração de dados é uma área importante em análise de dados, que utiliza técnicas para extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Ele oferece uma variedade de técnicas e algoritmos para identificar padrões, tendências e relações ocultas nos dados, fornecendo insights significativos que podem orientar a tomada de decisões e impulsionar o progresso em diversos setores.

Assinale o conceito correto em relação a mineração de dados.

A

A mineração de dados representa uma etapa necessária para a produção do modelo floco de neve de data warehouses.

B

A tarefa de classificação em mineração de dados é uma atividade de aprendizado não supervisionado.

C

Em uma regra de associação R→S, definimos a confiança como sendo o percentual de transações que contêm todos os itens no conjunto

Imagem associada para resolução da questão

.

D

O objetivo da tarefa de agrupamento é dividir elementos similares de dados em um mesmo grupo e elementos distintos em grupos diferentes.

E

Séries temporais são modeladas com base no surgimento adaptativo de espécies biológicas de mecanismos evolucionários.

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Q3035509

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035509 Banco de Dados

Uma organização de notícias online quer melhorar sua capacidade de categorizar automaticamente artigos em tópicos relevantes, utilizando uma vasta quantidade de conteúdo textual não estruturado. Qual abordagem seria mais eficaz para organizar automaticamente esses dados e facilitar a busca e recuperação de informações específicas?

A

Utilização de técnicas de tokenização e análise de frequência de termos para identificar e classificar os tópicos predominantes nos textos.

B

Implementação de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional para armazenar os artigos e utilizar consultas SQL para classificação.

C

Aplicação de modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) para processar e categorizar imagens associadas aos artigos.

D

Emprego de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, como LDA (Latent Dirichlet Allocation), para descobrir automaticamente os tópicos nos documentos.

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Q3035508

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035508 Banco de Dados

Uma loja de varejo on-line coleta dados de navegação, histórico de compras e preferências de produtos de seus usuários para melhor entender o comportamento do cliente e personalizar a experiência de compra. Qual técnica de agrupamento de dados é ideal para identificar padrões de compra e agrupar clientes com preferências similares?

A

Análise discriminante linear (LDA) para maximizar a distância entre os centros dos grupos e minimizar a variação dentro de cada grupo.

B

Algoritmo de agrupamento hierárquico para construir um dendrograma que mostra as relações de proximidade entre os clientes.

C

Regressão logística para prever a probabilidade de um cliente pertencer a um determinado grupo com base em suas características.

D

Algoritmo K-means para particionar os clientes em k grupos distintos com base na similaridade de suas preferências e comportamentos de compra.

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Q3035507

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035507 Banco de Dados

Em um projeto de mineração de dados para uma empresa de telecomunicações que deseja reduzir a taxa de churn de clientes (cancelamento de serviços), são coletados dados históricos de uso do serviço, satisfação do cliente e informações demográficas. Para construir um modelo que possa prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus serviços, qual técnica de classificação de dados é mais apropriada?

A

K-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação.

B

Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

C

Análise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços.

D

Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas.

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Q3035506

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035506 Banco de Dados

Um sistema de mineração de dados é desenvolvido para ajudar uma rede de hospitais a melhorar a gestão de seus recursos, prever picos de demanda e otimizar a alocação de pessoal e equipamentos. Ao analisar os dados históricos de admissões, quais resultados da mineração de dados seriam mais valiosos para representar o conhecimento adquirido e auxiliar na tomada de decisões?

A

Modelos de clusters que segmentam os hospitais com base em padrões de admissão, identificando grupos com demandas similares.

B

Regras de associação que revelam correlações entre os dias da semana e a incidência de certos tipos de emergências médicas.

C

Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

D

Redes neurais que estimam a satisfação do paciente com base em avaliações de serviço, auxiliando na melhoria da qualidade do atendimento.

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Q3035505

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035505 Banco de Dados

Em um projeto de mineração de dados para um banco de varejo que deseja prever a probabilidade de inadimplência de empréstimos, são coletados dados de clientes, incluindo histórico de crédito, renda, emprego e comportamento de pagamento. Ao preparar esses dados para análise, qual dos seguintes tipos de atributos é essencial para a modelagem preditiva da inadimplência?

A

Atributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.

B

Atributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica.

C

Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.

D

Atributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos.

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Q3035504

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035504 Banco de Dados

Uma rede de supermercados deseja melhorar suas estratégias de vendas e marketing para aumentar o valor do carrinho médio de compras. Para isso, planeja utilizar a mineração de dados para analisar o comportamento de compra dos seus clientes. Considerando os dados coletados no ponto de venda, incluindo datas, horários de compras, itens adquiridos e métodos de pagamento, qual aplicação da mineração de dados seria mais eficaz para atingir esse objetivo?

A

Implementação de um modelo de previsão de estoque baseado em padrões de compra sazonais para reduzir excessos e faltas de produtos.

B

Desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizada para o site do supermercado, sugerindo produtos com base nas preferências de compra online.

C

Análise de padrões de compra para identificar produtos frequentemente comprados juntos, visando criar pacotes promocionais que incentivem a compra de múltiplos itens.

D

Otimização das rotas de entrega para pedidos online, utilizando dados históricos de endereços para prever a demanda por região e reduzir o tempo de entrega.

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Q3035503

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035503 Banco de Dados

Considerando as aplicações da mineração de dados, qual das seguintes opções descreve um exemplo típico no qual a mineração de dados é aplicada para extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados?

A

Identificação de padrões ocultos em registros médicos para prever doenças futuras com base em históricos de saúde.

B

Utilização de algoritmos de detecção de anomalias para identificar transações fraudulentas em dados financeiros.

C

Análise de sentimentos em comentários de redes sociais para entender a percepção pública sobre uma marca ou produto.

D

Desenvolvimento de um novo sistema operacional otimizado para processamento de grandes volumes de dados.

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Q3034870

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |

Q3034870 Banco de Dados

Na avaliação de um modelo de classificação binária para detecção de fraude na arrecadação de impostos da Prefeitura de Rio Branco a partir de um conjunto de dados conhecido, obteve-se uma matriz de confusão, assim caracterizada: a matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros tipo I e 20 erros do tipo II.
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:

A

0,83 e 0,71

B

0,71 e 0,83

C

0,90 e 0.83

D

0,83 e 0,90

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Q3034869

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |

Q3034869 Banco de Dados

Em aprendizado de máquina, o ato de separar objetos em grupos (em inglês, clusters) por meio de determinadas características de um conjunto de dados é conhecido como agrupamento (em inglês, clustering). Técnicas ou métodos de agrupamento podem ser hierárquicos ou particionais, conforme é realizada a separação dos dados. Nesse contexto, o dendrograma é:

A

um grafo cujos vértices representam os clusters e as arestas representam a distância entre eles.

B

uma árvore que exibe os clusters formados em cada iteração e os níveis de similaridade por meio de uma métrica de distâncias.

C

uma rede neural cuja saída apresenta os clusters separados pelos pesos no processo de treinamento.

D

um classificador cuja resposta apresenta os clusters identificados a partir dos padrões característicos.

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Q3034865

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |

Q3034865 Banco de Dados

A mineração de dados (Data Mining) envolve um conjunto de algoritmos e ferramentas que são utilizados para a exploração de dados, permitindo extrair padrões ocultos de forma automatizada e, assim, gerar informação. Qual método de mineração de dados é utilizado na extração de regras de associação?

A

Apriori.

B

C4.5

C

K-mean.

D

Naive Bayes.

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Q3034862

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Sistemas - Especialização em Banco de Dados |

Q3034862 Banco de Dados

Utilizando técnicas de mineração de dados, um analista desenvolveu uma solução computacional que aprenderá, com um conjunto de dados rotulados de exemplo, a identificar categorias sobre um conjunto de dados desconhecidos. Qual o tipo de aprendizado deverá ser implementado na referida solução?

A

dedutivo.

B

a posteriori.

C

supervisionado.

D

não supervisionado.

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Q3032799

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |

Q3032799 Banco de Dados

Depois de acumular grande volume de dados históricos, os analistas do TRF1 querem descobrir neles padrões que permitam estimar eventos futuros, como quantidade e tipos de novos processos ao longo de intervalos de tempo anuais (por exemplo: pós recesso de final de ano).

Para isso, os Analistas devem implementar:

A

um data mining;

B

chaves primárias;

C

índices compostos;

D

um modelo multidimensional;

E

um banco de dados semiestruturado.

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Q3029115

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029115 Banco de Dados

Nas técnicas de agrupamento hierárquico, é necessário estabelecer uma abordagem para calcular a similaridade entre dois clusters.
A abordagem que utiliza como medida a maior distância de um ponto do primeiro cluster para um ponto do segundo cluster é chamada de ligação:

A

média;

B

simples;

C

de Ward;

D

completa;

E

de centroide.

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Q3011938

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-PR Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |

Q3011938 Banco de Dados

Caso se queira analisar a relação entre três variáveis climáticas de uma região no interior do Paraná para prever futuras situações de emergência, então se deve utilizar, para tal fim, a técnica de

A

sequência de tempo.

B

análise quantitativa.

C

análise de regressão.

D

análise qualitativa.

E

correlação assíncrona.

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Q3006667

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAGEPA - PB Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAGEPA - PB - Analista de Sistemas - Sistemas de TI | CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAGEPA - PB - Analista de Sistemas - Suporte de TI |

Q3006667 Banco de Dados

Se, em um processo de detecção de fraudes, for necessário categorizar as transações como fraudulentas ou não fraudulentas, então, para essa categorização, será adequado o uso da técnica de mineração de dados do tipo

A

detecção de anomalias.

B

análise de agrupamentos.

C

classificação.

D

mineração de texto.

E

regras de associação.

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Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

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