Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.

A distância de Mahalanobis é uma medida estatística que indica quantos desvios-padrão um determinado valor está da média. Ela é utilizada para identificar outliers em dados multidimensionais.

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A imputação de valores ausentes com a média ou mediana é uma técnica comum para lidar com dados ausentes em análise de dados. Entretanto, ela pode distorcer a distribuição dos dados se a quantidade de dados ausentes for grande.

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O objetivo principal da discretização é reduzir a dimensionalidade dos dados.

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A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.

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A modelagem de data vault é um tipo de modelagem dimensional que possui uma tabela de fatos centralizada e várias tabelas de dimensões a seu redor. Trata-se de uma técnica simples e eficiente para modelar data warehouses.

Quanto às ferramentas OLAP, à álgebra relacional e aos bancos de dados relacionais em plataforma baixa, julgue o item a seguir.

No MySQL, o parâmetro innodb_buffer_pool_ size define o tamanho do buffer pool InnoDB, que é a área de memória em que os dados e os índices são armazenados em cache.

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O parâmetro shared_buffers do PostgreSQL especifica a quantidade de memória que cada operação de consulta pode utilizar para realizar tarefas, como, por exemplo, ordenação e agrupamento.

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O comando MERGE do Oracle permite realizar operações de inserção e atualização em uma tabela de destino com base em dados de uma tabela de origem.

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Na álgebra relacional, a operação de projeção é utilizada para encontrar tuplas em uma relação que estão relacionadas a todas as tuplas de outra relação.

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HOLAP é um tipo de arquitetura OLAP que permite que algumas operações sejam realizadas em bancos de dados multidimensionais e outras em bancos de dados relacionais, buscando o melhor desempenho para cada tipo de consulta.