Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 73

Q3285847

Ano: 2025 Banca: Ibest Órgão: CREFONO - 5ª Região Prova: Ibest - 2025 - CREFONO - 5ª Região - Auxiliar Administrativo |

Q3285847 Banco de Dados

No Power BI, o elemento utilizado para criar visualizações interativas e dinâmicas, como gráficos, tabelas e mapas, é denominado

A

Query Editor.

B

Modelagem de Dados.

C

Painel de Navegação.

D

Conjunto de Dados.

E

Relatórios.

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Q3285846

Ano: 2025 Banca: Ibest Órgão: CREFONO - 5ª Região Prova: Ibest - 2025 - CREFONO - 5ª Região - Auxiliar Administrativo |

Q3285846 Banco de Dados

Sabendo-se que as métricas de qualidade de dados são indicadores mensuráveis usados para avaliar a saúde e a confiabilidade dos dados dentro de um sistema, assinale a alternativa que descreve a métrica de qualidade de dados chamada completude.

A

Refere-se à precisão e correção das informações armazenadas nos dados.

B

Mede o grau em que os dados estão atualizados, refletindo a realidade atual.

C

Refere-se à quantidade de dados faltantes ou ausentes em um conjunto de dados.

D

Avalia a consistência dos dados, ou seja, se eles são internamente coerentes.

E

Mede a velocidade com que os dados podem ser recuperados e acessados.

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Q3285522

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285522 Banco de Dados

Em bancos de dados relacionais, as visões são tabelas virtuais definidas por consultas SQL que fornecem uma abstração sobre os dados das tabelas-base.
Contudo, quando uma visão envolve operações de junção (join) entre duas ou mais tabelas,

A

a visão deixa de existir virtualmente, pois as junções impedem a realização de qualquer operação de atualização.

B

a visão é convertida automaticamente em uma tabela materializada, eliminando qualquer problema de atualização.

C

as operações de atualização podem resultar em ambiguidades, pois o sistema não consegue determinar univocamente a qual tabela-base as modificações devem ser aplicadas.

D

as atualizações na visão são permitidas sem restrições, desde que não envolvam colunas multivaloradas.

E

o SGBD garante que qualquer modificação feita na visão seja automaticamente propagada para todas as tabelas-base com resolução automática de ambiguidades.

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SGBD: Conceitos Fundamentais e Aplicações em Concursos Públicos

O Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) é uma peça fundamental na disciplina de Banco de Dados, sendo frequentemente abordado em concursos públicos de níveis médio e superior. Ele consiste em um conjunto de softwares responsáveis por gerenciar, armazenar, recuperar e manipular dados em um banco de dados, garantindo segurança, integridade e eficiência no acesso à informação.

Q3285521

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285521 Banco de Dados

Analise as seguintes afirmações sobre indexação em bancos de dados relacionais.

I - Índices B-tree organizam os dados em uma árvore de busca balanceada, permitindo consultas por intervalos e operações de comparação e ordenação.

II - Índices Hash são adequados para operações de comparações por igualdade, utilizando funções de aleatorização para mapear as chaves de busca aos endereços dos registros físicos.

III - Índices Bitmap são especialmente úteis para representar categorias de valores no domínio de atributos (colunas).

IV - os índices, independentemente do tipo, garantem que os registros correspondentes às tuplas de uma tabela sejam armazenados fisicamente na ordem determinada pela chave de índice, o que acelera tanto as consultas quanto as inserções.

É correto APENAS o que se afirma em

A

I e III

B

I e IV

C

II e IV

D

I, II e III

E

II, III e IV

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Q3285520

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285520 Banco de Dados

No que diz respeito aos processos de generalização e especialização na modelagem de entidades e relacionamentos (MER), originalmente proposta por Peter Chen, considere as afirmativas a seguir.

I - Em uma hierarquia de especialização, podem-se definir restrições de completude (total ou parcial) e de disjunção (disjunta ou sobreposta) para determinar, respectivamente, se todas as instâncias do supertipo devem pertencer a algum subtipo e se uma instância pode ou não pertencer a mais de um subtipo simultaneamente.

II - Na hierarquia de generalização/especialização, a herança de atributos ocorre dos subtipos para o supertipo, permitindo que o supertipo adquira atributos específicos definidos nas especializações.

III - A generalização consiste em identificar e agrupar atributos comuns a um conjunto de entidades para formar um supertipo, do qual os subtipos (especializações) herdam esses atributos.

É correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

I e III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3285519

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285519 Banco de Dados

Um funcionário da área de desenvolvimento trabalha com bancos de dados de diversas áreas de uma empresa. Ele precisa, utilizando o comando CREATE TABLE da linguagem relacional SQL, criar uma tabela em um desses bancos de dados. A sintaxe correta desse comando é apresentada em

A

CREATE TABLE Empregados ( IdEmpregado INT PRIME KEY, NomeEmpregado VARCHAR(50), Idade INT, Salario DECIMAL(10,2) );

B

CREATE TABLE Pedidos ( IdPedido INT PRIMARY KEY, DataPedido DAT, IdCliente INT, FOREIGN KEY (IdCliente) REFERENCES Clientes(IdCliente), CONSTRAINT SECONDARY KEY (IdPedido, IdCliente) );

C

CREATE TABLE Produtos ( IdProduto INT PRIME KEY, NomeProduto VARCHAR(100) NOT NULL, Preco MONEY, CONSTRAINT ck_Preco CHECKE (Preco > 0), CONSTRAINT pk_Produtos REFERENTIAL KEY (IdProduto, NomeProduto) );

D

CREATE TABLE Departamentos ( IdDepto INT PRIMARY KEY, NomeDepto VARCHAR(100) NOT NULL, Localizacao VARCHAR(50) );

E

CREATE TABLE Vendas ( IdVenda INT, DataVenda DATE, Valor DECIMAL(8,2), IdCliente INT, PRIMARY KEY (IdVenda IdCliente), CONSTRAINT fk_Cliente CHECK REFERENTIAL KEY (IdCliente) );

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Q3285518

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285518 Banco de Dados

Durante o mapeamento do Modelo Entidade-Relacionamento (MER) para o modelo relacional de dados, aplicam-se regras específicas para transformar cada componente conceitual em elementos do modelo relacional.
Considere as seguintes situações:

• Autorrelacionamentos - quando uma entidade se relaciona consigo mesma.
• Hierarquias IS-A - generalização/especialização de entidades.
• Relacionamentos 1:N - em que cada instância de uma entidade do lado “1” pode associar-se a várias instâncias da entidade do lado “N”, mas cada instância do lado “N” está associada a exatamente uma do lado “1”.
• Relacionamentos N:N - em que cada instância de uma entidade pode relacionar-se com várias instâncias da outra e vice-versa.
• Entidades com atributos multivalorados - em que um atributo pode ter múltiplos valores para uma mesma instância.

Nesse contexto, as transformações recomendadas para essas cinco situações são as seguintes:

A

Autorrelacionamentos - crie uma nova tabela separada para representar os relacionamentos entre as instâncias da entidade. Hierarquias IS-A - mapeie toda a hierarquia em uma única tabela que contenha todos os atributos, com uma coluna discriminadora, mesmo que resulte em muitos valores nulos. Relacionamentos 1:N - incorpore a chave da entidade do lado “N” na tabela da entidade do lado “1”. Relacionamentos N:N - adicione colunas extras em cada tabela original para representar os relacionamentos. Atributos multivalorados - represente os valores na mesma tabela da entidade, separando-os por vírgulas.

B

Autorrelacionamentos - adicione, se o relacionamento for 1:1, uma coluna na tabela para representar a chave estrangeira que referencia a própria chave primária. Hierarquias IS-A - utilize o mapeamento por tabela única, sem distinção clara entre atributos comuns e específicos. Relacionamentos 1:N - mapeie incorporando a chave da entidade do lado “1” na tabela do lado “N”. Relacionamentos N:N - crie uma tabela associativa que contenha somente as chaves das duas entidades, ignorando atributos do relacionamento. Atributos multivalorados - mapeie-os diretamente na tabela referenta à entidade, em uma coluna única.

C

Autorrelacionamentos - mapeie criando uma nova tabela contendo as chaves da entidade, descartando a opção de usar a mesma tabela. Hierarquias IS-A - crie tabelas separadas para cada subtipo, duplicando os atributos comuns em todas elas. Relacionamentos 1:N - incorpore a chave da entidade do lado “N” na tabela do lado “1”. Relacionamentos N:N - crie uma tabela associativa com as chaves das entidades, mas não inclua os atributos do relacionamento. Atributos multivalorados - represente os múltiplos valores em uma coluna única utilizando delimitadores.

D

Autorrelacionamentos - adicione, na tabela da entidade, uma coluna que referencia a própria chave primária (chave estrangeira) para representar o relacionamento 1:N. Hierarquias IS-A - mapeie criando uma tabela para o supertipo com os atributos comuns e tabelas separadas para cada subtipo com os atributos específicos, onde a chave primária do subtipo também é uma chave estrangeira que referencia o supertipo. Relacionamentos 1:N - inclua a chave da entidade do lado “1” como chave estrangeira na tabela da entidade do lado “N”. Relacionamentos N:N - crie uma tabela associativa que contenha as chaves das duas entidades (que, em conjunto, formam uma chave primária composta) e inclua quaisquer atributos do relacionamento, se houver. Atributos multivalorados - crie uma tabela separada que contenha a chave da entidade e o valor do atributo, formando uma chave primária composta se necessário.

E

Autorrelacionamentos - adicione uma coluna de chave estrangeira na mesma tabela somente se o relacionamento for 1:1; caso contrário, ignore o mapeamento. Hierarquias IS-A - mapeie a hierarquia ignorando os atributos específicos dos subtipos e representando somente os atributos comuns na tabela do supertipo. Relacionamentos 1:N - incorpore a chave da entidade do lado “N” na tabela da entidade do lado “1”. Relacionamentos N:N - mapeie criando uma tabela associativa que contenha as chaves das duas entidades, mas sem definir uma chave primária composta. Atributos multivalorados - mapeie esses atributos criando uma nova tabela, mas sem relacionar a chave da entidade.

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Q3285517

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285517 Banco de Dados

Considere duas transações, T1 e T2, que efetuam operações de bloqueio (lock) e desbloqueio (unlock), além de operações de leitura (read) e gravação (write), sobre itens P e Q em um banco de dados relacional. Um SGBD precisa definir um escalonamento (schedule) que execute essas duas transações intercaladas no tempo, satisfazendo o protocolo de controle de concorrência por bloqueio em duas fases (2PL - 2 phase locking).
Qual escalonamento satisfaz o protocolo 2PL?

A

T2: lock(Q) T2: read(Q) T2: write(Q) T2: unlock(Q) T1: lock(P) T1: read(P) T1: unlock(P) T1: lock(Q) T1: write(Q) T1: unlock(Q)

B

T1: lock(P) T1: read(P) T1: unlock(P) T1: lock(Q) T1: write(Q) T1: unlock(Q) T2: lock(Q) T2: read(Q) T2: write(Q) T2: unlock(Q)

C

T2: lock(Q) T2: read(Q) T1: lock(Q) T1: write(Q) T1: unlock(Q) T1: lock(P) T1: read(P) T1: unlock(P) T2: write(Q) T2: unlock(Q)

D

T1: lock(P) T2: lock(Q) T1: read(P) T1: unlock(P) T1: lock(Q) T1: write(Q) T1: unlock(Q) T2: read(Q) T2: write(Q) T2: unlock(Q)

E

T1: lock(P) T1: lock(Q) T1: read(P) T1: write(Q) T1: unlock(P) T1: unlock(Q) T2: lock(Q) T2: read(Q) T2: write(Q) T2: unlock(Q)

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Q3285516

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285516 Banco de Dados

No modelo de dados relacional, as restrições de integridade semântica, ou regras de negócio (business rules), expressam condições que refletem as políticas e os procedimentos específicos de uma organização.
Para garantir que essas restrições sejam corretamente aplicadas na criação de um banco de dados, é necessário utilizar

A

comandos UPDATE ou DELETE.

B

restrições do tipo CHECK complexas.

C

índices e visões materializadas.

D

triggers e procedimentos armazenados (store procedures).

E

as restrições de chave primária, chaves estrangeiras e controles de UNIQUE e CHECK.

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Q3285514

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285514 Banco de Dados

Em 1976, Peter Chen propôs o Modelo Entidade-Relacionamento (MER) para projetos de bancos de dados.

No MER, um atributo composto é aquele que se aplica às(aos)

A

entidades apenas, podendo representar atributos que assumem múltiplos valores.

B

entidades apenas, permitindo que sejam identificadas, pois o atributo não pode ser opcional, nem assumir valor nulo.

C

entidades ou aos relacionamentos e que pode ser subdividido, de modo que cada subcomponente possui significado próprio.

D

entidades ou aos relacionamentos e que não pode ser dividido em subcomponentes, sendo considerado indivisível.

E

relacionamentos apenas, especificamente os binários.

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Q3285512

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285512 Banco de Dados

No modelo de dados relacional, as tuplas (ou linhas) em uma relação (ou tabela) não possuem ordem definida; entretanto, os atributos (ou colunas) possuem uma ordem arbitrária determinada por seu esquema.
Nesse modelo, a característica descrita

A

implica que a reordenação das colunas não altera o significado dos dados em uma relação.

B

permite que a posição dos atributos defina a ordenação das tuplas na tabela.

C

torna obrigatória a especificação da ordem dos atributos em qualquer expressão de consulta relacional.

D

resulta em uma ordenação das tuplas no resultado de uma consulta relacional, de acordo com a posição dos atributos.

E

significa que a ordem dos atributos, além de arbitrária, também é aleatória.

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Q3285511

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285511 Banco de Dados

A arquitetura padrão ANSI para SGBDs é dividida nos três seguintes níveis:
•Externo: visões específicas dos usuários do sistema de banco de dados; • Conceitual: modelo lógico do banco de dados; •Interno: representação física para o armazenamento dos dados.

Nesse contexto, quando se considera o princípio da independência de dados, verifica-se que

A

alterações que se fizerem necessárias no nível interno podem ser efetuadas sem necessidade de modificar nem o nível conceitual nem as visões externas dos usuários, garantindo, assim, tanto a independência física quanto a lógica dos dados.

B

alterações nas visões externas dos usuários podem ser feitas de forma isolada, mas qualquer modificação no nível interno exige, necessariamente, uma revisão completa no nível conceitual para manter a integridade dos dados.

C

mudanças no nível conceitual podem ser realizadas sem afetar o nível interno, mas as visões externas devem ser ajustadas sempre que houver alterações no modelo lógico.

D

qualquer modificação feita em um dos níveis é automaticamente propagada para os demais, o que elimina a necessidade de ajustes manuais entre eles.

E

essa independência se restringe à separação entre o nível conceitual e o interno, de forma que as visões dos usuários precisam ser constantemente adaptadas para refletir as mudanças internas.

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Q3285508

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285508 Banco de Dados

Uma empresa de tecnologia utiliza um banco de dados relacional de alto desempenho. Ela precisa armazenar e recuperar rapidamente milhões de registros de usuários em seu banco de dados, e, para isso, o sistema exige alta eficiência nas operações de buscas e de inserções, mantendo os dados organizados. A equipe de computação avalia diferentes estruturas de árvores para escolher a melhor opção para otimizar essas operações.
Nesse contexto, a estrutura de árvore adequada é a

A

AVL, pois mantém o balanceamento rigoroso dos nós, garantindo tempo de busca e inserção de O(n.log n) e evitando degeneração da estrutura.

B

B+, pois mantém uma estrutura balanceada em que os nós internos armazenam apenas chaves, reduzindo a profundidade da árvore e melhorando a eficiência na recuperação de dados em bancos de dados.

C

binária de busca, pois mantém os dados automaticamente balanceados pelo ordenamento parcial das chaves, garantindo buscas eficientes.

D

radix, apropriada para armazenar e recuperar rapidamente registros de usuários, pois permite busca eficiente de chaves numéricas e textuais em bancos de dados.

E

rubro-negra, pois equilibra automaticamente os nós de forma mais eficiente que outras árvores balanceadas, garantindo operações rápidas mesmo em grandes volumes de dados, com complexidade O(log n² ).

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Q3285476

Ano: 2025 Banca: CESGRANRIO Órgão: BANESE Prova: CESGRANRIO - 2025 - BANESE - Técnico Bancário III - Desenvolvimento |

Q3285476 Banco de Dados

O diagrama ER, a seguir, apresenta uma generalização exclusiva e parcial.

Imagem associada para resolução da questão

s conjuntos A e B fazem parte de um banco de dados relacional cujo esquema se baseia no diagrama acima.

A={x₁ , x₂ , x₃ , x₄ , x₅ , x₆ }

B={x₂ , x₄, x₆ }

Qual conjunto, relativo à entidade C, completa esse banco de dados, sem violar as propriedades da generalização apresentada?

A

C={ }

B

C={x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 }

C

C={x2 , x4 , x6 }

D

C={x1 , x3 , x5 , x6 }

E

C={x1 , x3 , x5 , x7 }

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Q3282336

Ano: 2025 Banca: Avança SP Órgão: FUSAM de Caçapava - SP Prova: Avança SP - 2025 - FUSAM de Caçapava - SP - Analista de Suporte |

Q3282336 Banco de Dados

Indique a alternativa que apresenta a ordem correta de declaração dos elementos no comando DECLARE do MySQL.

A

Variáveis, condições, cursores, handlers.

B

Handlers, cursores, condições, variáveis.

C

Cursores, handlers, variáveis, condições.

D

Condições, variáveis, handlers, cursores.

E

Cursores, variáveis, handlers, condições.

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Q3281659

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281659 Banco de Dados

Para verificar ocorrências importantes em documentos processuais de munícipes, tais como possíveis informações com petições e arrazoados incoerentes nos processos, a equipe de Analistas de uma Prefeitura aplicou a técnica de text mining utilizando, adequadamente, os métodos de

A

Tokenização e Análise de Imagens.

B

Word-recognize e Análise de Sentimentos.

C

Word-Recognize e Verifying Skills.

D

Redes Nominais e Tokenização.

E

Topic Modeling e Análise de Sentimentos.

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Q3281658

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281658 Banco de Dados

Com respeito à renegociação de valores do IPTU ocorrida na esfera municipal de uma grande cidade, a técnica de machine learning mais adequada para detectar uma possível fraude aplicada por cidadãos é:

A

Análise de cluster: Agrupar as transações em clusters e Identificar aqueles com características atípicas.

B

Regressão linear: Modelar a relação entre as variáveis para prever o valor de uma transação potencialmente fraudulenta e identificar desvios.

C

Análise de componentes principais (PCA): Reduzir a dimensionalidade dos dados para visualizar padrões e anomalias características de fraudes.

D

Redes neurais artificiais: Construir um modelo capaz de aprender padrões complexos nas transações e identificar aquelas com alto risco de fraude.

E

Análise de sentimento: Aplicar Regard Review on ML (R2ML) nos textos dos processos impetrados por cidadãos supostamente envolvidos em fraudes do IPTU, para identificar possíveis características sentimentais indicativas de fraudulência.

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Q3281656

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281656 Banco de Dados

Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiões. Os dados disponíveis incluem registros históricos de viagens, horários de pico, informações demográficas e localizações geográficas. Para prever o aumento na demanda em horários específicos e identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de uso, deve-se

A

utilizar um modelo de Regressão Logística para prever as demandas de transporte público e Redes Neurais Convulsionais (CNN) para identificar padrões de deslocamento em horários de pico.

B

aplicar Regressão Linear para prever a demanda futura com base em variáveis como horário e histórico de viagens e utilizar o algoritmo não supervisionado K-Means para identificar agrupamentos de regiões com padrões similares de uso.

C

treinar um modelo não supervisionado de Support Vector Machine (SVM) para prever a demanda em horários específicos e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para identificar padrões de deslocamento ao longo do tempo.

D

usar Árvores de Decisão para prever demandas futuras é treinar um modelo supervisionado de clusterização hierárquica para identificar padrões de deslocamento em horários específicos, através de dendogramas.

E

aplicar Regressão Logística para prever a demanda futura com base em histórico de viagens e utilizar o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para identificar agrupamentos de regiões para segmentação de dados geográficos.

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Q3281655

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281655 Banco de Dados

Para atender aos requisitos de um departamento municipal de produtos agrícolas sobre a movimentação temporal entre locais dos produtos estocados, uma Analista criou e populou as seguintes tabelas Fato e Dimensões usando o modelo snowflake:

Q86.png (237×445)

A seguir, ela escreveu corretamente a seguinte consulta SOL, que somou os produtos estocados em cada local para os anos de 2023 e 2024 e ordenou os resultados do local mais movimentado para o menos movimentado:

A

B

C

D

E

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Q3281653

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281653 Banco de Dados

A Secretaria Municipal de Mobilidade e Trânsito de uma Prefeitura solicitou um estudo para determinar a melhor rota entre dois bairros (A e B) considerando diversos fatores, tais como distância, tempo estimado de viagem, condições da estrada e custo docombustível. Os dados estão nas duas tabelas seguintes de um Banco de Dados Relacional Oracle:

• Bairros: Contém informações sobre cada bairro, Incluindo um ID único, nome e coordenadas geográficas.
• Rotas: Contém informações sobre as rotas existentes entre os bairros, como ID da rota, bairro de origem, bairro de destino, distância, tempo estimado, condição da estrada e custo estimado.

Em uma consulta utilizando INNER JOIN, a expressão SOL correta para encontrar a rota mais eficiente entre dois bairros específicos, com base nos critérios definidos pelo órgão, é

A

SELECT r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b. nome = 'Bairro A' AND r.bairro_destino= 'Bairro B' ORDER BY r.distancia ASC, r. tempo_estimado ASC;

B

SELECT INNER JOIN r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r WHERE bairro_origem = 'Bairro A' AND bairro_destino = 'Bairro B' ORDER BY r.distancia ASC;

C

SELECT r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b. nome = 'Bairro A';

D

SELECT * FROM ROTAS WHERE bairro_origem = 'Bairro A' AND bairro_destino ='Bairro B' AND MIN (r.distancia) INNER JOIN ROTAS AND BAIRROS;

E

SELECT r.id_rota, MIN (r.distancia) FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b .nome = 'Bairro A' GROUP BY r.id_rota;

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