Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 568 questões
Ano: 2013
Banca:
FUNCAB
Órgão:
CODATA
Prova:
FUNCAB - 2013 - CODATA - Analista de Informática - Banco de Dados |
Q307646
Banco de Dados
O algoritmo de árvore de padrão frequente é usado na mineração de dados como objetivo de descobrir:
Ano: 2013
Banca:
ESAF
Órgão:
MF
Prova:
ESAF - 2013 - MF - Analista de Finanças e Controle - Gestão em Infraestrutura de TI |
Q305709
Banco de Dados
Uma técnica de classificação em Mineração de Dados é uma abordagem sistemática para
Ano: 2013
Banca:
ESAF
Órgão:
MF
Prova:
ESAF - 2013 - MF - Analista de Finanças e Controle - Gestão em Infraestrutura de TI |
Q305708
Banco de Dados
A Mineração de Dados requer uma adequação prévia dos dados através de técnicas de pré-processamento. Entre elas estão as seguintes técnicas:
Ano: 2013
Banca:
FMP Concursos
Órgão:
MPE-AC
Prova:
FMP Concursos - 2013 - MPE-AC - Analista - Tecnologia da Informação |
Q304422
Banco de Dados
Processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados é conhecido como
Ano: 2012
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
MPE-MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2012 - MPE-MG - Analista do MP - Tecnologia da Informacao - Administração de Banco de Dados |
Q2213504
Banco de Dados
Como é conhecido o padrão de data mining em que o sistema irá aprender com alguns
exemplos antes de partir para uma efetiva identificação de tipos de dados que sejam
desconhecidos a partir dos exemplos apresentados?
Ano: 2012
Banca:
FCC
Órgão:
BANESE
Prova:
FCC - 2012 - BANESE - Técnico Bancário - Informática - Desenvolvimento |
Q1654220
Banco de Dados
Data Mining é parte de um processo maior denominado
Ano: 2012
Banca:
FADESP
Órgão:
MPE-PA
Prova:
FADESP - 2012 - MPE-PA - Técnico - Analista de Sistemas - Suporte a Banco de Dados |
Q1646833
Banco de Dados
Considerando as etapas e tarefas de Mineração de Dados, é correto afirmar que
Ano: 2012
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Casa da Moeda
Prova:
CESGRANRIO - 2012 - Casa da Moeda - Analista - Análise de Negócios |
Q1272284
Banco de Dados
Uma importante ferramenta utilizada na área de Mineração de Dados é o algoritmo Árvore de Padrão-Frequente.
Em relação aos métodos tradicionais de Mineração de
Dados, esse algoritmo é utilizado para a extração de
Q1238967
Banco de Dados
Nos sistemas de apoio à decisão há termos que são muitos usados, dentre eles o DM – Data Mining.
Sobre o Data Mining marque a alternativa CORRETA.
Sobre o Data Mining marque a alternativa CORRETA.
Q1225624
Banco de Dados
Existem algumas técnicas utilizadas em Data mining, para fins de estatísticas. A técnica que permite lidar com a previsão de um valor, em vez de uma classe, é denominada
Ano: 2012
Banca:
FEMPERJ
Órgão:
TCE-RJ
Prova:
FEMPERJ - 2012 - TCE-RJ - Analista de Controle Externo - Organizacional - Tecnologia da Informação |
Q973823
Banco de Dados
Um conhecido algoritmo (ou classe de algoritmos) usado nas tarefas de mineração de dados (data mining) é o de associação. Dois parâmetros importantes na aplicação desse algoritmo são:
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
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)
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?
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 alternativa que preenche corretamente a lacuna é:
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: 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: 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:
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
As técnicas de árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são categorizadas, respectivamente, como
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.
O data mining possibilita analisar dados para obtenção de resultados estatísticos que poderão gerar novas oportunidades ao negócio.
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