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As funções agrupadoras permitem agrupar valores de uma tabela com conteúdo numérico. São muito uteis para a emissão de relatórios gerenciais pois permitem de forma reduzida mostrar informações contidas no banco de dados, não como uma lista, mas como valores que podem representar o total de vendas mensal, ou a quantidade de produtos vendidos, valores médios, além de maiores e menores valores de uma seleção, analise as afirmativas a seguir que contemplem tais funções agrupadoras e suas funcionalidades:
I-COUNT Conta o número de registros de uma seleção
II-SUM Soma os valores de uma seleção
III-AVG Calcula Automaticamente o Valor Geral de uma seleção
IV-MAX Retorna o valor máximo em uma seleção
V-MIN Retorna o valor menos repetido em uma seleção
5. Neste mundo tornando-se cada vez mais digital, empresas fazem uso da tecnologia da informação para melhorarem a gestão de negócios. Por meio de tecnologias emergentes, novos serviços e novos produtos surgem para uso dos usuário/clientes. O Data Science é uma área que envolve muito dessas tecnologias emergentes. Com base no trecho anterior e nos estudos aprendidos, analise as afirmativas a seguir a respeito de classes de tarefas usadas no Data Science.
I - Agrupamento: usado para classificar elementos como clientes e produtos e muito utilizado nos negócios.
II - Detecção de anomalias e análises atípicas: envolvem a busca e a identificação de casos que não estão em conformidade com os dados típicos.
III - Mineração de regras de associação: uma estratégia padrão em vendas é a venda cruzada.
IV - Previsão: análise de previsão de resultado em um determinado tempo.
Está correto o que se afirma em:
Com base no seguinte DER:
Qual é a forma CORRETA para criar uma query que mostre o último nome e salário de todos os funcionários que tenham Steven King como gerente?
Sobre a construção do modelo lógico/conceitual NÃO é correto afirmar:
Sobre a arquitetura de Business Intelligence (BI), analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. Os data warehouses destinam-se a realizar consultas e análises e, geralmente, contêm grandes quantidades de dados históricos.
II. Os recursos analíticos dos data warehouses permitem que as organizações obtenham insights valiosos, de negócios de seus dados, para melhorar a tomada de decisões.
No Modelo Relacional de Dados, o mecanismo fundamental para manter a consistência dos dados e evitar registros órfãos é denominado.
assinale a alternativa correta.
Segundo Kimball (1998), o esquema de dados mais utilizado na especificação de um Data Warehouse é o Esquema Estrela (Star Schema) composto por tabelas de Fatos e de Dimensões que proporcionam uma visão multidimensional de grande volume de dados.
Sobre as características das tabelas de Fatos e de Dimensões, julgue os itens a seguir:
- O contexto das funcionalidades que determinam os processos de negócio de uma empresa é especificado em tabelas de Fatos.
- A tabela de Fatos é a principal tabela de um esquema dimensional que geralmente contém vários fatos que indicam valores para análise dimensional.
- 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.
- 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.
- As tabelas de Dimensões representam as características numéricas e classificatórias que fornecem as perspectivas adicionais a um determinado fato por meio de seus atributos.
Estão corretos os itens:
Sobre os conceitos de mineração de dados, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. A mineração de dados é usada para descobrir como os diferentes atributos de um conjunto de dados estão relacionados entre si, por meio de padrões e técnicas de visualização de dados.
II. O aprendizado de máquina é usado para fazer previsões do resultado, como estimativa de preço ou aproximação de duração.
III. O algoritmo de mineração de dados é um conjunto de regras que é aplicado a um conjunto de dados para extrair padrões.
IV. A mineração de dados é um processo que envolve a análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões e tendências úteis.
V. A mineração de dados é um processo que envolve a análise de pequenas quantidades de dados para descobrir padrões e tendências úteis.
Qual a diferença entre dado, informação e conhecimento? Analise as afirmativas a seguir e em cada uma selecione verdadeiro ou falso.
- Informação é uma mensagem que possui contexto que permite sua compreensão.
- Conhecimento é informação em movimento.
- Conhecimento está relacionado com experiência.
- Dados são elementos básicos de registros em sistemas.
- Informações são registros numéricos ou textuais.
- Dado é uma mensagem significativa.