Questões de Concurso Comentadas sobre data mining em banco de dados

Foram encontradas 523 questões

www.qconcursos.com
Q2281431
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TBG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - TBG - Analista Júnior – Ênfase: Comercialização |
Q2281431 Banco de Dados

Acerca de mineração de dados (data mining), julgue o item a seguir.


A mineração de dados não se limita às técnicas de obtenção de dados, envolvendo também a observação de padrões nos dados obtidos.

Alternativas
Q2281430
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TBG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - TBG - Analista Júnior – Ênfase: Comercialização |
Q2281430 Banco de Dados

Acerca de mineração de dados (data mining), julgue o item a seguir.


No procedimento de limpeza de dados (data cleaning), identifica-se ausência de valores quando um conjunto de dados apresenta apenas dados agregados em relação a certo atributo.

Alternativas
Q2278423
Banco de Dados DW - Data Warehouse , Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: IADES Órgão: CRF-TO Prova: IADES - 2023 - CRF-TO - Analista de TI |
Q2278423 Banco de Dados
Qual termo se refere ao processo de analisar, explorar e extrair padrões a partir de grandes quantidades de dados?
Alternativas
Q2277942
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277942 Banco de Dados
Em Mineração de Dados, após o pré-processamento dos dados, inicia-se a fase de análises. Para esta fase há análises descritivas e análises preditivas. Quais das tarefas a seguir são todas análises descritivas?
Alternativas
Q2277941
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277941 Banco de Dados
Suponha que você possua dados de uma grande rede de lojas e que precise criar um classificador para prever se um determinado cliente comprará ou não um determinado produto. Para isso, a empresa disponibilizou uma amostra contendo dados de 10.000 clientes que compraram o produto e de 10.000 clientes que não compraram o produto. Dentre os vários atributos (ou características) de cada cliente estão: faixa de renda familiar (um valor discreto de 1 a 5), idade, o valor total de produtos já comprados da empresa (somando todas as compras já realizadas), e se comprou ou não o produto (0 = não, 1 = sim) durante uma campanha. Antes de executar um algoritmo de treinamento do classificador, um procedimento importante de pré-processamento a ser realizado sobre esses dados é:
Alternativas
Q2277939
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277939 Banco de Dados
Considere que você possua um dataset contendo 100 instâncias de uma classe A e 120 instâncias de uma classe B. Você utilizou 80% das instâncias de cada classe deste dataset para treinar um classificador, e o utilizou para prever a classe de todas as 220 instâncias do dataset. Curiosamente, seu classificador acertou a classe de todas as instâncias que foram utilizadas no treinamento do classificador, mas acertou apenas cerca de 50% das instâncias que não foram usadas no treinamento. Este é um cenário típico que indica que você deveria ter aplicado qual técnica no seu processo de treinamento?
Alternativas
Q2275999
Banco de Dados Data Mining , BI (Business Intelligence) ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Engenheiro de Dados |
Q2275999 Banco de Dados
De acordo com o que dispõem os conceitos de business intelligence, julgue o item que se segue. 

A mineração de processos é um ramo da mineração de dados que utiliza inteligência de negócios para prever tendências, ajudando tomadores de decisão a estudarem o impacto de suas decisões no futuro da organização.
Alternativas
Q2275525
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: DATAPREV Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Sustentação Tecnológica |
Q2275525 Banco de Dados

Acerca da mineração de dados, julgue o item seguinte.


A mineração de dados é um processo cujos alicerces são aprendizado de máquina, análises estatísticas e volumes de dados.

Alternativas
Q2256917
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: IF Goiano Prova: IV - UFG - 2023 - IF Goiano - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2256917 Banco de Dados
Na Mineração de Dados, qual dos seguintes métodos é usado para identificar padrões sequenciais em conjuntos de dados temporais?  
Alternativas
Q2253821
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: SMF-RJ Prova: FGV - 2023 - SMF-RJ - Fiscal de Rendas |
Q2253821 Banco de Dados

Considere a existência de uma tabela relacional N, com apenas uma coluna, intitulada numero, contendo os números inteiros de 1 até 100, um em cada linha, como ilustrada a seguir.




Como pode haver discrepâncias entre implementações da linguagem SQL, é dado que a função sqrt(x) retorna a raiz quadrada de x e que a expressão a % b retorna o resto da divisão inteira de a por b.

Observe a seguinte estrutura do conjunto de dados PESSOA que contém dados sobre pessoas e a sua renda anual.

 Imagem associada para resolução da questão

O conjunto de dados PESSOA será usado para a tarefa de aprendizagem supervisionada de classificação com a finalidade de prever se a renda (Classe) de uma pessoa excede 50 mil por ano.
Para isso, a operação de pré-processamento de dados que deve ser executada no conjunto de dados PESSOA é:
Alternativas
Q2237670
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: EMPREL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - EMPREL - Analista de Infraestrutura e Suporte - Especialidade: Banco de Dados |
Q2237670 Banco de Dados
No modelo CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), a etapa que consiste em identificar se o modelo escolhido está apto a cumprir os objetivos definidos na primeira etapa, o entendimento do negócio, é denominada 
Alternativas
Q2232986
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - FUB - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2232986 Banco de Dados

No que se refere a data mining, julgue o próximo item. 


Na etapa de preparação de dados do modelo CRISP-DM, ocorre a identificação dos dados existentes, com suas respectivas características.

Alternativas
Q2232985
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: FUB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - FUB - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2232985 Banco de Dados

No que se refere a data mining, julgue o próximo item. 


Na fase de análise de um projeto de data mining, uma das técnicas utilizadas é a associação, cuja finalidade é determinar um grau de afinidade entre eventos distintos.

Alternativas
Q2228311
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFIN de Fortaleza - CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Ciência da Computação, Informática/Processamento de Dados |
Q2228311 Banco de Dados

Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning. 


K-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, em que se calcula a distância entre os objetos da base e cada um dos centroides; em que se atribui cada objeto ao centroide mais próximo; e em que se classifica cada item para sua média mais próxima. 

Alternativas
Q2226549
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2023 - SERPRO - Analista - Especialização: Tecnologia |
Q2226549 Banco de Dados
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.  
A medida de confiança de uma regra de associação é calculada pela frequência com que tal regra aparece em transações individuais na base de dados transacional.

Alternativas
Q2226081
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: IF-SC Prova: FUNDATEC - 2023 - IF-SC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2226081 Banco de Dados
Quanto a Noções de Data Mining e Business Intelligence (BI), analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Data Mining faz a varredura de uma pequena quantidade de dados de cada vez. II. Business Intelligence atua na parte física de infraestrutura. III. Data Mining também é conhecido como mineração de dados. IV. Business Intelligence passou a ser tratado como uma aplicação de estratégia integrada.
Alternativas
Q2222876
Banco de Dados DW - Data Warehouse , OLAP (On-line Analytical Processing) , Data Mining , BI (Business Intelligence)
Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: IF-SC Prova: FUNDATEC - 2023 - IF-SC - Professor EBTT - Informática |
Q2222876 Banco de Dados
Conhecido também como mineração de dados, sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados. Usado comumente em grandes bancos de dados, pode-se considerar que é como um agregador e organizador de dados. Trata-se do conceito de:
Alternativas
Q2188060
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: IF-MT Órgão: IF-MT Prova: IF-MT - 2023 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Informática |
Q2188060 Banco de Dados
Sobre as etapas do processo de descoberta de conhecimento e mineração de dados (KDD, Knowledge Discovery and Data Mining), numere a coluna da direita de acordo com a coluna da esquerda:
1. Seleção de dados  2. Limpeza de dados  3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização. 

Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
Alternativas
Q2183344
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: TJ-RN Prova: FGV - 2023 - TJ-RN - Analista Judiciário - Tecnologia de Informação – Análise de Sistemas |
Q2183344 Banco de Dados
A analista Carla recebeu a tarefa de implementar uma solução algorítmica para classificar os processos arquivados no TJRN entre aqueles que foram ganhos e aqueles que foram perdidos. Na primeira abordagem, Carla se baseou no algoritmo de machine learning que, aplicado à classificação binária, divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma reta. Ao fim do algoritmo, a distância da reta para o dado mais próximo de cada região é a mesma e a maior possível.
Sendo assim, na primeira abordagem, Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning:
Alternativas
Q2172386
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172386 Banco de Dados
Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão. 
Alternativas
Respostas
161: C
162: C
163: B
164: D
165: B
166: D
167: E
168: C
169: C
170: D
171: C
172: E
173: C
174: C
175: E
176: E
177: E
178: A
179: E
180: B
www.qconcursos.com