Algumas das principais técnicas utilizadas para a realização de Datamining são: estatística, aprendizado de máquina, datawarehouse e recuperação de informações.

Um banco de dados é formado por uma coleção de dados sem um relacionamento lógico, com um significado interpretado por uma aplicação ou um programa computacional.

Nos métodos de particionamento para k-clusterização e k-medoids, o elemento que melhor representa o cluster é definido de acordo com seus atributos, sem que haja muita influência dos valores próximos aos limites do cluster.

Julgue os itens subsecutivos, acerca de banco de dados.

O processo de integração de modelos se inicia pela junção de tabelas que apresentam a mesma chave primária, ou seja, os domínios e os conteúdos das colunas que compõem a chave primária devem ser iguais

Datawarehouse pode ser definida como uma coleção integrada de bases de dados orientadas ao assunto e projetada para prover informações visando a tomada de decisão em organizações.

Julgue os itens seguintes, referentes a computação em GRID, computação em cluster, computação em nuvem e especificação de metadados e web services.

Os serviços embasados em colheita automática de metadado (harvesting) são assíncronos e menos sofisticados que os providos pelas federações, sendo a sobrecarga sobre os participantes consideravelmente menor.

O relacionamento entre um conjunto de dados (tabelas) não existe fisicamente, dado que é apenas lógico e representado por meio das chaves estrangeiras.

Os datamarts são criados a partir de sistemas transacionais, buscando informações relevantes para o público que irá utilizá-lo.

Sentenças com o comando SELECT INTO com a cláusula ON podem ser utilizadas para fazer bacape de tabelas, desde que a tabela de destino esteja no mesmo banco de dados da tabela de origem.

Em algoritmos de clusterização hierárquica, os clusters são formados gradativamente por meio de aglomerações ou divisões de elementos, gerando uma hierarquia de clusters.