Um analista do TCU gostaria de aplicar um modelo de Latent Dirichlet Allocation (LDA) em um conjunto de textos.

A alternativa que melhor descreve o resultado do modelo é:

A tabela presente no código em R abaixo apresenta a quantidade de processos analisados por três analistas (denotados por A1, A2 e A3) em diferentes anos.

dados = tibble::tibble(Analista=c(“A1”, “A1”, “A1”, “A2”,

“A2”, “A3”, “A3”, “A3”),

Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020),

Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12))

Um programador roda o código abaixo em R.

tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=”Analista”,

values_from=”Processos”)

Os valores esperados na primeira linha do objeto resultante do comando acima são:

Julgue o próximo item, a respeito de business intelligence (BI).

Data warehouse contém grande variedade de dados que apresentam uma imagem coerente das condições da empresa em um determinado ponto no tempo; por conta dessas características, não pode ser utilizado como repositório de dados em uma arquitetura de BI.

Considerando o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga – Load) utilizado para a obtenção de dados, por exemplo, em sistemas de análise dos negócios, é correto afirmar que a etapa de

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item.

O OLAP multidimensional (MOLAP) é o resultado de um banco de dados OLAP implementado sobre um banco de dados relacional existente; ele é aplicado quando há um grande número de atributos, que não possam ser colocados facilmente em uma estrutura de cubos.

Com relação a data warehouse e data mining, julgue o item.

A análise de cluster em data mining permite, por meio de análise exploratória de dados, ordenar casos em clusters, de modo que o grau de associação seja forte entre os membros do mesmo cluster e fraco entre membros de clusters diferentes.

Julgue o próximo item, a respeito de business intelligence (BI).

A partir da transformação de dados brutos em informações, o BI ajuda uma empresa a criar conhecimento para permitir uma melhor tomada de decisão dos gestores e ajudá-los a converter essas decisões em ação.

Com relação à implementação de cubos OLAP, analise as afirmativas a seguir.

I. Os cubos OLAP são tradicionalmente conhecidos por vantagens de desempenho extremas em relação aos SGBDr, mas essa distinção se tornou menos importante com avanços em hardware de computador, como appliances, bancos de dados em memória e bancos de dados colunares.

II. Um esquema em estrela hospedado em um banco de dados orientados a grafos é uma boa base física para construir cubos OLAP e é, geralmente, considerado como uma base mais estável para procedimentos de backup e recuperação.

III. Os cubos OLAP oferecem recursos de análise significativamente mais ricos do que SGBDr, que são sobrecarregados pelas restrições do SQL. Esta pode ser a principal justificativa para usar produtos OLAP.

Está correto o que se afirma em

Um ______________ é uma coleção de dados obtidos de diversas fontes heterogêneas, orientada a assunto, contendo uma coleção de tecnologias de apoio à decisão. Dentre essas tecnologias, destacam-se as ferramentas _________ que permite a análise de dados complexos, utilizando, por exemplo, capacidades de computação distribuída. Quando há a necessidade de se trabalhar com um subconjunto de dados de uma organização, por exemplo, voltados a um único departamento, é possível utilizar um outro conceito conhecido como _________________.

Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.