Questões de Banco de Dados - Data Mining para Concurso - Página 26

Q1272284

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

A

Agrupamentos

B

Sumarizações

C

Padrões com Séries Temporais

D

Hierarquias de Classificação

E

Regras de Associação

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Q1238967

Ano: 2012 Banca: FSADU Órgão: EMAP

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.

A

Compreende os sistemas que permitem o mapeamento do perfil dos clientes da organização.

B

Consiste em um sistema que procura obter dados dos clientes para usá-los no relacionamento com os mesmos.

C

Abrange os sistemas que, consultando o banco de dados da organização, buscam determinar o impacto de determinada decisão.

D

Refere-se ao uso de técnicas matemáticas avançadas para buscar relações ou associação entre grande quantidade de dados.

E

Corresponde a um sistema que possibilita a constante interação da organização com seus fornecedores, garantindo a estabilidade da cadeia produtiva.

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Q1225624

Ano: 2012 Banca: IADES Órgão: EBSERH

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

A

associação.

B

exploração.

C

classificação.

D

regressão.

E

árvore de decisão.

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Q973823

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:

A

atributo; cardinalidade;

B

grupamento (cluster); média central;

C

medida; dimensão;

D

desvio padrão; variância;

E

confiança; suporte.

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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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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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Questões de Concurso Sobre data mining em banco de dados

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