Grátis: Sobre o conceito de Data Mining, assinale a alternativa correta  Refere-se às atividades que analisam grande volume de dados, descobrem problemas... – Questões Respondidas

Modelagem de Dados

Colégio Objetivo

Sobre o conceito de Data Mining, assinale a alternativa correta

 Refere-se às atividades que analisam grande volume de dados, descobrem problemas e oportunidades ocultas em seus relacionamentos, formam modelos computacionais com base nessas descobertas e, então, utilizam esses modelos para prever o comportamento do negócio.
 Refere-se à utilização de banco de dados com características multidimensionais, permitindo a navegação com níveis de detalhamento em tempo real, a partir da combinação das dimensões do cubo, proporcionando análises sofisticadas com ótimo desempenho.

Estudando com Questões

há 2 anos

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há 2 anos

Modelagem e arquitetura do DW (Data Warehouse)

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Anhanguera

Respostas

Ed

há 9 meses

A alternativa correta sobre o conceito de Data Mining é a primeira: "Refere-se às atividades que analisam grande volume de dados, descobrem problemas e oportunidades ocultas em seus relacionamentos, formam modelos computacionais com base nessas descobertas e, então, utilizam esses modelos para prever o comportamento do negócio." A segunda alternativa descreve mais sobre OLAP (Processamento Analítico Online), que é diferente de Data Mining.

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Ed

há 2 anos

A alternativa correta sobre o conceito de Data Mining é a primeira: "Refere-se às atividades que analisam grande volume de dados, descobrem problemas e oportunidades ocultas em seus relacionamentos, formam modelos computacionais com base nessas descobertas e, então, utilizam esses modelos para prever o comportamento do negócio."

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Sobre as características dos Data Marts, analise os itens a seguir:
I. São orientado por assunto, integrado, volátil e variável no tempo.
II. Fornecem suporte às decisões de um pequeno grupo de pessoas, departamentos ou área específica do negócio.
III. Demandam menos investimento porque são mais baratos, em função de serem implementados mais rápidos.
IV. Simulam o raciocínio e a capacidade de aprender de um ser humano, permitindo às organizações administrarem melhor seus processos.
 I – II – III.
 III – IV.
 II – III.
 I – II.
 I – II – III – IV.

Sobre as principais vantagens do Esquema Estrela, julgue os itens a seguir, indicando “V” para o item verdadeiro e “F” para o item falso:
1. ( ) A estrutura padronizada e regular do esquema é bastante simples, facilitando a apresentação, o desempenho das consultas geradas e a compreensão até mesmo de usuários finais que não estão adaptados com estruturas de banco de dados.
2. ( ) As consultas ocorrem inicialmente nas tabelas de Dimensões e depois nas tabelas de Fatos, assegurando a consistência dos dados por meio de uma estrutura de chaves que garante o acesso aos dados com melhor desempenho.
3. ( ) A aplicação da técnica de normalização nas tabelas de Dimensões aumenta o número de dimensões, consequentemente diminuindo a performance das consultas dinâmicas.
4. ( ) A facilidade e a flexibilidade da inclusão de novos elementos de dados, a partir do relacionamento da tabela de Fatos com uma nova tabela de Dimensão, bem como o acréscimo de novas colunas às mesmas tabelas de Dimensões.
5. O suporte para transformar e proceder à carga dos dados, para recuperar, analisar e extrair os dados dos sistemas transacionais.
 V – V – V – V – V.
 F – F – V – F – V.
 F – F – F – F – F.
 V – V – F – V – F.
 F – V – F – V – F.

Sobre as características das tabelas de Fatos e de Dimensões, julgue os itens a seguir:
I. O contexto das funcionalidades que determinam os processos de negócio de uma empresa é especificado em tabelas de Fatos.
II. A tabela de Fatos é a principal tabela de um esquema dimensional que geralmente contém vários fatos que indicam valores para análise dimensional.
III. A tabela de Fatos relaciona-se com as tabelas de Dimensões, que representam as entidades de negócio e constituem as estruturas de entrada que realizam os filtros de valores aplicados na manipulação dos fatos.
IV. As tabelas de Dimensões contêm a descrição textual do negócio, representada pelos atributos e com a indicação da chave primária, que serve como base para manter a integridade referencial quando relacionada com a tabela de Fatos.
V. As tabelas de Dimensões representam as características numéricas e classificatórias que fornecem as perspectivas adicionais a um determinado fato por meio de seus atributos.
II – IV – V.
I – II – III.
I – II – III – IV – V.
I – II – III – IV.
I – III – V.

O modelo multidimensional permite encontrar respostas de comportamento do desempenho dos negócios, por meio dos aspectos a seguir.
I. Realizar simulações de cenários.
II. Embasar análises estratégicas e alocar decisões.
III. Podem ser realizadas abstrações de localidade (onde).
IV. Permite resumir a temporalidade (quando).
V. Não associa responsabilidades (quem) e classificações (o quê).
I - II – III – IV.
I – IV – V.
I – II – III.
I – III, somente.
II – III – V.

Segundo Rob e Coronel (2011), a característica mais marcante das modernas ferramentas OLAP é a capacidade de análise multidimensional. Os dados são processados e visualizados em uma estrutura multidimensional, sendo especialmente atrativos para os tomadores de decisões de negócios, sendo que, enquanto o DW mantém dados de suporte, a decisões integrados, orientados por assunto, variáveis no tempo e não voláteis, o sistema OLAP fornece o front end por meio do qual os usuários finais acessam e analisam esses dados.
I. Dimensionalidade genérica: a ferramenta deve proporcionar condições ao usuário para executar manipulações ou cálculos entre as dimensões.
II. Manipulação de matriz esparsa dinâmica: para qualquer matriz esparsa de dados, existe um e somente um esquema físico, o qual provê a máxima eficiência e operacionalidade.
III. Flexibilidade nas consultas: a análise e a apresentação dos dados tornam-se mais simples quando linhas, colunas e células, que vão ser comparadas visualmente, são organizados por agrupamentos lógicos.
IV. Dimensões e níveis de agregação limitados: um modelo analítico comum deve conter uma matriz com dimensões de dados definidas entre quatro a cinco dimensões.
I – II – III – IV.
I – II – III.
II – III.
III – IV.
I – II.