Questões de Concurso
Sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 568 questões
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RR
Prova:
FGV - 2024 - TJ-RR - Analista Judiciário - Desenvolvimento de Sistemas |
Q3088147
Banco de Dados
A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de
conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e
métodos na execução de diferentes tarefas.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Cacoal - RO
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - Prefeitura de Cacoal - RO - Analista de Sistemas |
Q3087891
Banco de Dados
Data Mining ou Mineração de Dados é o processo de descobrir padrões, correlações e informações úteis em grandes volumes
de dados. Sobre as características da Data Mining, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Uma das principais etapas do processo de Data Mining é a limpeza de dados.
( ) Data Mining pode ser usado apenas em conjuntos de dados estruturados.
( ) Árvore de decisão (decision tree) é uma técnica de aprendizado supervisionado.
A sequência está correta em
( ) Uma das principais etapas do processo de Data Mining é a limpeza de dados.
( ) Data Mining pode ser usado apenas em conjuntos de dados estruturados.
( ) Árvore de decisão (decision tree) é uma técnica de aprendizado supervisionado.
A sequência está correta em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação |
Q3086077
Banco de Dados
Considere o seguinte cenário: Uma empresa de telecomunicações
está analisando os dados de uso de seus clientes, como frequência
de chamadas, uso de dados móveis e envio de mensagens. Ela quer
identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes
para oferecer promoções personalizadas.
Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for
Em uma escolha por uma solução de aprendizado de máquina, o cientista de dados deve observar que, se o aprendizado for
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
DATAPREV
Prova:
FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação |
Q3086074
Banco de Dados
Considere o seguinte conjunto de transações em uma loja de varejo:
A partir desse conjunto de transações, produz-se a regra de associação R: Leite → Pão
Nesse contexto, é correto afirmar que a métrica de R que possui valor igual a 50% é
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?
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.
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:
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:
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.
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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:
As métricas revocação (recall) e precisão são iguais a, respectivamente:
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:
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?
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?
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