Questões de Concurso Comentadas para Analista de Sistemas

Q2329454

Q2329454 Noções de Informática

No que diz respeito ao programa de correio eletrônico Microsoft Outlook 2016, aos sites de busca e pesquisa na Internet e aos conceitos de organização e de gerenciamento de arquivos, julgue o item.

No site de pesquisa Bing, é possível realizar buscas filtrando imagens por tipo de licença.

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Q2329453

Q2329453 Noções de Informática

No que diz respeito ao programa de correio eletrônico Microsoft Outlook 2016, aos sites de busca e pesquisa na Internet e aos conceitos de organização e de gerenciamento de arquivos, julgue o item.

O Outlook 2016 não permite que o usuário defina mais de uma assinatura de e-mail.

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Q2329452

Q2329452 Noções de Informática

No que diz respeito ao programa de correio eletrônico Microsoft Outlook 2016, aos sites de busca e pesquisa na Internet e aos conceitos de organização e de gerenciamento de arquivos, julgue o item.

Uma mensagem no Outlook 2016 somente pode ser movida para uma das pastas do próprio sistema (entrada, saída, spam, etc.), já que as pastas criadas pelo usuário servem, especificamente, para o recebimento de novas mensagens.

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Q2329451

Q2329451 Noções de Informática

Acerca do programa Microsoft Excel 2013, do sistema operacional Windows 8.1 e dos conceitos de redes de computadores, julgue o item.

A responsabilidade primária de um roteador é direcionar pacotes com destino para redes locais e remotas, determinando o melhor caminho para enviar os pacotes.

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Q2329450

Q2329450 Noções de Informática

Acerca do programa Microsoft Excel 2013, do sistema operacional Windows 8.1 e dos conceitos de redes de computadores, julgue o item.

O desempenho da topologia em estrela está relacionado, entre outros fatores, à capacidade do concentrador central.

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Q2329449

Q2329449 Noções de Informática

Acerca do programa Microsoft Excel 2013, do sistema operacional Windows 8.1 e dos conceitos de redes de computadores, julgue o item.

Por meio das configurações de inicialização do Windows 8.1, o usuário pode iniciar o Windows em diversos modos avançados de solução de problemas, os quais são úteis para ajudá‑lo a encontrar e corrigir problemas no computador.

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Q2329448

Q2329448 Noções de Informática

Acerca do programa Microsoft Excel 2013, do sistema operacional Windows 8.1 e dos conceitos de redes de computadores, julgue o item.

Considerando‑se a imagem a seguir, em relação ao programa Excel 2013, ao inserir a fórmula =SE(A2<(A1+B1);4;8) na célula C1 será apresentado como resultado o valor 8.

Imagem associada para resolução da questão

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Q2329447

Q2329447 Noções de Informática

Acerca do programa Microsoft Excel 2013, do sistema operacional Windows 8.1 e dos conceitos de redes de computadores, julgue o item.

No Excel 2013, argumentos são valores que determinadas funções uti lizam para realizar seus cálculos.

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Q2329438

Q2329438 Matemática

Texto associado

A época natalina aproxima-se, e as nove adoráveis renas do Papai Noel – Rodolfo, Corredora, Dançarina, Empinadora, Raposa, Cometa, Cupido, Trovão e Relâmpago – mal podem esperar para iniciar sua emocionante missão de distribuir a alegria dos presentes.

A Mamãe Noel está planejando visitar o Coelhinho da Páscoa antes do Natal para matar a saudade e, para isso, decidiu ir de trenó com quatro renas para visitar o amigo.

Considerando‑se que a escolha da Mamãe Noel é aleatória, julgue o item.

A probabilidade de Rodolfo estar entre as 4 renas escolhidas é superior a 45%

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Q2326124

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326124 Banco de Dados

Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles

A

são sempre implementados como parte do data warehouse central da empresa.

B

são usados principalmente para suportar transações em tempo real de uma empresa.

C

são projetados para atender às necessidades de dados específicas de um grupo ou de um departamento dentro da empresa.

D

são uma alternativa ao data warehouse, e, assim, a empresa deve implantar em seu ambiente computacional apenas um dos dois.

E

garantem o armazenamento de todos os dados de uma empresa.

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Q2326123

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326123 Banco de Dados

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:

1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento

2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)

3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)

A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:

• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda

Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND r.Localização = 'São Paulo'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

B

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

C

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

D

SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY r.Localização;

E

SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

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Q2326122

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326122 Banco de Dados

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

A

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

WHERE f.ProdutoID IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND f.TempoID = '2022'

AND f.LocalizacaoID = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

B

SELECT p.Categoria, SUM(TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

WHERE p.Categoria IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

C

SELECT p.Categoria, COUNT(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

D

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

E

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND f.TempoID = (SELECT TempoID FROM DimensaoTempo WHERE Ano = '2022')

GROUP BY p.Categoria;

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Q2326121

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326121 Banco de Dados

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à

A

etapa de manipulação e de ajuste dos dados, visando adequá-los ao esquema do sistema ou ao data warehouse de destino.

B

etapa de validação dos dados presentes em um ambiente de data warehouse.

C

ingestão dos dados a serem processados no repositório conhecido por data warehouse.

D

otimização para melhorar o desempenho de acesso aos dados que serão inseridos em um data warehouse.

E

coleta de dados de múltiplas fontes, adaptando-os para futura integração em um data warehouse.

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Q2326120

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326120 Banco de Dados

Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve (snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que

A

o esquema estrela é normalizado, enquanto o esquema floco de neve é desnormalizado.

B

o esquema estrela utiliza mais junções na execução de consultas, tornando-as mais lentas quando comparadas às consultas em um esquema floco de neve.

C

o esquema estrela é desnormalizado e, geralmente, oferece um desempenho de consulta mais rápido, enquanto o esquema floco de neve é normalizado, resultando em mais junções durante as consultas.

D

ambos os esquemas favorecem o desempenho das consultas em detrimento da normalização dos dados.

E

ambos os esquemas têm a mesma estrutura e a mesma abordagem quanto à normalização de dados e ao desempenho de consulta.

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Q2326119

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326119 Banco de Dados

Ferramentas OLAP fornecem apoio computacional ao processamento analítico, para tomada de decisão em uma arquitetura de BI. Tal apoio ocorre por meio da implementação de operadores específicos.

Entre os principais tipos de operadores específicos de OLAP em data warehouses, incluem-se operadores de

A

álgebra relacional

B

cálculo relacional

C

upload e de download

D

agregação, de drill-down e de roll-up

E

junção interna ou externa e de agrupamentos

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Q2326118

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326118 Banco de Dados

Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a)

A

ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.

B

estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.

C

infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.

D

ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.

E

repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.

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Q2326115

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326115 Sistemas de Informação

Um sistema de processamento de transações é um sistema de informação de nível

A

estratégico

B

executivo

C

gerencial

D

operacional

E

tático

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Q2326114

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326114 Engenharia de Software

Uma das práticas de eXtreme Programming (XP) é a programação em pares.

Um dos objetivos dessa prática é

A

otimizar a qualidade do código produzido devido ao mecanismo de inspeção em tempo real.

B

permitir que o cliente valide as histórias à medida que são implementadas.

C

integrar ao sistema, de forma regular e contínua, o código recém-concluído.

D

escrever os testes unitários antes de escrever o código a ser testado.

E

escrever os casos de testes junto com o código a ser testado.

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Q2326113

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326113 Engenharia de Software

Os requisitos não funcionais podem ser divididos em três categorias: organizacionais, externos e de produto. Dentre os pertencentes à categoria organizacional estão os requisitos

A

legais

B

operacionais

C

reguladores

D

de eficiência

E

de usabilidade

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Q2326111

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326111 Arquitetura de Software

Na medida em que as empresas atualizam ou alteram suas tecnologias, elas devem garantir a compatibilidade dos novos sistemas com os antigos que ainda estão em uso. Esse é um dos maiores desafios enfrentados pelos profissionais de sistemas de informação. Em alguns casos, deve-se, simplesmente, descartar o sistema antigo.

Esse descarte deve ser feito quando o sistema antigo tiver

A

alto custo de manutenção, independentemente de seu valor para a empresa.

B

baixa qualidade, independentemente de seu valor para a empresa.

C

alta qualidade e baixo custo de manutenção, mas baixo valor para a empresa.

D

baixo valor para a empresa, mesmo que tenha alta qualidade.

E

baixo valor para a empresa e custo de adaptação alto, mesmo que tenha alta qualidade.

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Questões de Concurso Comentadas para analista de sistemas

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