21 Q102940
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL. Embora os algoritmos genéticos apresentem elevada demanda computacional, eles possibilitam a resolução de problemas em paralelo; por isso, são uma boa ferramenta para mineração de dados.
22 Q102937
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL. O processo de transformação de dados pode exigir que dados logicamente relacionados, mas fisicamente separados, sejam recompostos, ainda que envolvam registros distintos ou até mesmo estejam em bancos de dados operacionais distintos.
23 Q102931
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL. O uso de agrupamento (clustering) em DataMining exige que os registros sejam previamente categorizados, tendo por finalidade aproximar registros similares para predizer valores de variáveis.
24 Q102487
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens. Assim como o DataMining, os DataMarts são voltados para a obtenção de informações estratégicas de maneira automática, ou seja, com o mínimo de intervenção humana a partir da análise de dados oriundos de DataWarehouses.
25 Q102280
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Assinale a opção correta acerca de datamining.
26 Q102113
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os itens subsecutivos, com relação a Data Mining, desempenho de sistemas de bancos de dados e controle de concorrência. Com o uso da classificação como técnica de Data Mining, busca-se a identificação de uma classe por meio de múltiplos atributos. Essa técnica também pode ser usada em conjunto com outras técnicas de mineração de dados.
27 Q102110
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os itens subsecutivos, com relação a Data Mining, desempenho de sistemas de bancos de dados e controle de concorrência. Para garantir o bom desempenho de um sistema de banco de dados relacional, é vital que seja feita, durante o projeto ou no momento em que problemas de desempenho são detectados, a normalização das relações implementadas.
28 Q102108
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os itens subsecutivos, com relação a Data Mining, desempenho de sistemas de bancos de dados e controle de concorrência. Em se tratando de controle de concorrência, pode-se usar o protocolo de intenção de bloqueio para lidar com as dificuldades de verificação de conflitos nos bloqueios no nível de variável de relação.
29 Q93622
Ciência da Computação
Ano: 2014
Banca: Fundação Carlos Chagas (FCC)

Mineração de dados é a investigação de relações e padrões globais que existem em grandes bancos de dados, mas que estão ocultos no grande volume de dados. Com base nas funções que executam, há diferentes técnicas para a mineração de dados, dentre as quais estão:

I. identificar afinidades existentes entre um conjunto de itens em um dado grupo de registros. Por exemplo: 75% dos envolvidos em processos judiciais ligados a ataques maliciosos a servidores de dados também estão envolvidos em processos ligados a roubo de dados sigilosos.

II. identificar sequências que ocorrem em determinados registros. Por exemplo: 32% de pessoas do sexo feminino após ajuizarem uma causa contra o INSS solicitando nova perícia médica ajuízam uma causa contra o INSS solicitando ressarcimento mo...

30 Q123364
Ciência da Computação
Ano: 2013
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Julgue os próximos itens, acerca de sistemas de suporte à decisão.

Em se tratando de mineração de dados, a técnica de agrupamento (clustering) permite a descoberta de dados por faixa de valores, por meio do exame de alguns atributos das entidades envolvidas.