O processo de Business Intelligence (BI) reúne ferramentas e técnicas modernas para realizar investigações que permitam a identificação e a determinação dos motivos da ocorrência de eventos de interesse, gerando assim conhecimento novo e útil. Para tal, esse tipo de sistema apresenta aspectos arquiteturais e tecnológicos muito diferentes dos existentes em SIGs. A respeito dos aspectos arquiteturais e tecnológicos desse tipo de sistema, considere as seguintes afirmativas:

1. O processo de BI ocorre sobre um Data warehouse e não sobre a base de dados transacional (OLTP), pois o Data warehouse já foi gerado a partir de processos de limpeza de dados, duplicação de registros, sumarização de dados e seleção de atributos.

2. O processo de BI procura identificar as causas dos eventos de interesse por meio da aplicação de OLAP em algoritmos supervisionados de Mineração de Dados.

3. Durante a execução do processo de BI, a Mineração de Dados gera modelos preditivos multidimensionais intermediários, que são então organizados em cubos OLAP para a geração de dashboards analíticos.

4. Durante o processo de BI, os dados são organizados multidimensionalmente, para permitir a análise sob vários pontos de vista por meio do OLAP.

Assinale a alternativa correta.

É comum que uma política de segurança de informação seja organizada em uma estrutura hierárquica, apresentando seus conceitos categorizados. A respeito de tais categorias (regulamentos, procedimentos, diretrizes e normas), considere as seguintes afirmativas:

1. Regulamentos são obrigatórios e sua não observância pode levar a penalidades disciplinares.

2. Procedimentos são descritivos vagos e superficiais a respeito de práticas cotidianas.

3. Diretrizes não são obrigatórias e têm caráter consultivo.

4. Normas estabelecem parâmetros a serem observados.

Assinale a alternativa correta.

Classificação é uma tarefa que identifica a qual classe um objeto pertence. O desempenho do classificador depende da sua flexibilidade (bias) e da qualidade do treinamento (variância). No entanto, não existe um classificador que seja melhor que todos os outros para todos os problemas de classificação. As medidas de avaliação de desempenho de classificadores trazem informações sobre taxas de erro ou acerto para um ou mais conjuntos de dados. Nesse sentido, considere a matriz de confusão binária abaixo:

Realize os cálculos e identifique como verdadeiras (V) ou falsas (F) as seguintes afirmativas:

( ) TVP (Taxa de Verdadeiros Positivos) = 0,9.

( ) TFP (Taxa de Falsos Positivos) = 0,1.

( ) ACC (Acurácia) = 0,7.

( ) E (Erro) = 0,3.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta, de cima para baixo.

Castro e Ferrari (2016) mencionam que as funcionalidades da mineração de dados são utilizadas para especificar os tipos de informação a serem obtidos nas tarefas de mineração. Sobre esse tema, considere as seguintes funcionalidades:

1. Análise de grupos: tarefa supervisionada que separa um conjunto de objetos em grupos.

2. Classificação: tarefa supervisionada para predição de valores discretos.

3. Regressão (ou estimação): tarefa supervisionada para predição de valores contínuos.

4. Associação: tarefa que descobre relações entre atributos por meio da detecção de anomalias nos conjuntos de dados.

É/São funcionalidade(s) da etapa de mineração:

Castro e Ferrari (2016) ilustram na Figura abaixo o processo de descoberta de conhecimento em base de dados, conforme segue:

Sobre essas etapas, considere as seguintes tarefas:

1. Limpeza: para padronização dos dados.

2. Integração: para inserção de valores ausentes.

3. Transformação: para correção de inconsistências.

4. Redução: para reduzir a dimensão da base de dados.

É/São tarefa(s) de pré-processamento: