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Os serviços OLAP fazem parte de um componente fundamental no:
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Sobre técnicas de mineração de dados (data mining), considere a seguinte definição:
Seja A={a1, a2, am} um conjunto de literais chamados itens, D um banco de dados composto por um conjunto de transações T={t1, t2, tn}, onde cada transação ti é composta por um conjunto de atributos de A, isto é !$ t_i \subseteq A !$. Os itens de cada transação ti estão em ordem lexicográfica e n representa o número total de transações. Um conjunto de itens !$ I \subset A !$ é chamado de um itemset, ou seja, um itemset é um subconjunto I de A, ordenado lexicograficamente, representando a ideia de conjunto de itens adquiridos em uma transação. Uma transação tn contém um itemset I se !$ I \subseteq t_n !$. Considerando que LHS e RHS são itemset, uma é uma implicação na forma !$ LHS \Rightarrow RHS !$, em que !$ LHS \subset A !$, !$ RHS \subset A !$ e !$ LHS \cap RHS = \varnothing !$.
O nome da técnica de mineração de dados que preenche corretamente a lacuna na definição acima é:
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Sobre ferramentas OLAP (On-line Analytical Processing), analise as tabelas abaixo, que representam visões de dados em um Data Warehouse.
| Brasil - Recemseamentos | |
| Ano | População |
| 1950 | 51.941.767 |
| 1960 | 70.070.457 |
| 1970 | 93.139.037 |
| 1980 | 119.002.706 |
| 1991 | 146.825.475 |
| 2000 | 169.799.170 |
| 2010 | 190.732.694 |
Tabela 1
| Brasil - Recemseamentos | |||||||
| Ano | 1950 | 1960 | 1970 | 1980 | 1991 | 2000 | 2010 |
| População | 51.941.767 | 70.070.457 | 93.139.037 | 119.002.706 | 146.825.475 | 169.799.170 | 190.732.694 |
Tabela 2
A operação OLAP aplicada sobre a visualização dos dados apresentados na Tabela 1 que resulta na visualização mostrada na Tabela 2 é:
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Sobre Data Warehouse (DW), marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) É um armazém de dados históricos, cuja finalidade é apresentar as informações que permitem determinar padrões de comportamento, identificar a evolução de valores ao longo de uma grande janela de tempo, entre outras.
( ) Sua funcionalidade é semelhante à de um sistema transacional e, portanto, o sistema gerenciador de banco de dados desses dois sistemas possui as mesmas características.
( ) Funciona como um grande conjunto de todos os dados, enquanto os Data Marts permitem uma visão mais direcionada de um problema, funcionando como repositórios menores, orientados a áreas específicas.
( ) Granularidade de dados em um DW refere-se ao nível de sumarização dos elementos de dados e ao nível de detalhes disponível nos dados; quanto mais detalhes existir, mais alto é o nível de granularidade.
Assinale a sequência correta.
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No modelo OLAP, a informação é vista como cubos que são formados em categorias:
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Quanto à gerência de banco de dados, é INCORRETO afirmar que:
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Um Gerente de Projetos precisa calcular a duração esperada de uma atividade. Para tal, ele deverá fazer uma análise PERT, baseada nos seguintes parâmetros:
• Duração Mais Provável (Tm): 8 horas
• Duração Otimista (To): 6 horas
• Duração Pessimista (Tp): 12 horas
A duração esperada, em horas, dessa atividade será
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Acerca de sistemas de informações e de conceitos voltados ao conhecimento e informação, julgue os itens que se seguem.
A classificação de dados -— processo de encontrar um conjunto de modelos a fim de distinguir conceitos - ou classes de conceitos — está mais bem associada aos sistemas de transação on-line de processamento de dados que aos sistemas de informações gerenciais analíticas, como o data mining.
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1624851
Ano: 2012
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. São José dos Campos-SP
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. São José dos Campos-SP
Na modelagem de data warehouses, há uma técnica conhecida como snowflaking que consiste, basicamente, em
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