Atividade Objetiva 4 - Inteligencia no Negocio - FAM - 1ponto

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Atividade Objetiva 4
Iniciado: 19 mai em 19:23
Instruções do teste
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
0,2 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir:
Estrutura hierárquica
A hierarquia é fundamental para que os usuários compreendam em qual nível eles
estão dentro da sua aplicação e como o conteúdo das telas ou páginas se
relacionam uns com os outros.
Em um aplicativo hipotético de troca de mensagens, podemos ter a tela principal,
em que o usuário escolhe entre “Contatos”, “Conversas” e “Configurações”.
Dentro dessas opções, há outras subopções e assim sucessivamente.
Para representar esse arranjo, é recomendável elaborar um diagrama nos moldes
da estrutura organizacional de uma empresa — um organograma.
Lembrando que esse documento pode receber outros nomes, como mapa do site
ou arquitetura do site quando se refere ao relacionamento entre páginas web.
Fonte: XAVIER, T. O que é arquitetura da informação? Entenda esse conceito
e suas aplicações. Rockcontent. 13/04/2018. Disponível aqui
(https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/) . Acesso em: 27 de julho
de 2020.
As empresas precisam estruturar documentos e informações para os níveis
pertinentes, para que toda tomada de decisão contenha o maior número de
informações precisas, e, consequentemente, conhecimento.
Considerando a estrutura de divisão de Moresi da arquitetura de informação, do
que é chamada a informação destinada ao nível estratégico de uma organização?
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https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
https://rockcontent.com/blog/arquitetura-da-informacao/
Informação intermediária.
Informação institucional.
Informação operacional.
Informação tática.
Informação personalizada.
0,2 ptsPergunta 2
Para as questões 3 e 4, leia a situação a seguir baseada na árvore de decisão
abaixo:
Fonte: árvore de decisão sobre a compra de um carro. In: Mineração de dados
com árvores de decisão. Devmedia. Disponível aqui
(https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397) .
Acesso em: 27 de julho de 2020. Adaptado.
Uma pequena empresa de instalação de internet precisa comprar um carro para
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https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397
https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397
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https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-com-arvores-de-decisao/31397
A partir do modelo Comportamental, a empresa escolheu a opção que lhe parece
mais aceitável, pois considerou o quanto economizou para a compra do carro.
A empresa, antes de tomar qualquer decisão, pesquisou diversas informações sobre
as opções disponíveis para tomar a melhor decisão que cabe à empresa, por isso
verificamos um caso de modelo Racional.
Observando a árvore de decisão, a empresa deveria ter escolhido o carro de
R$19.000, pois ele é do ano atual como o de R$ 24.000 e é R$ 5.000 mais barato, o
que demonstra um caso de modelo Comportamental.
A árvore de decisões criada pela empresa a levou a escolher o carro mais caro, o que
demonstra que a empresa analisou os dados da árvore superficialmente, ignorando
outros fatores.
O modelo Racional foi bem empregado nesse caso, pois a empresa considerou a
opção minimamente aceitável da situação.
que os instaladores de rede se locomovam rapidamente de local em local para
realizar os serviços de instalação. A empresa, para essa decisão, dispõe de R$
27.000 para fazer essa compra. A empresa fez uma longa pesquisa para procurar
as melhores opções disponíveis, e encontrou as seguintes:
 - Carro novo, do ano atual, no valor de R$ 24.000, com baixo consumo, sem
opcionais.
 - Carro seminovo, do ano anterior, no valor de R$ 21.000, com moderado
consumo, sem opcionais.
 - Carro novo, do ano atual, no valor de R$ 19.000, com consumo moderado, com
opcionais.
 - Carro seminovo, de dois anos atrás, no valor de R$ 16.000, consumo
moderado, com opcionais.
Depois de verificar a árvore de decisão criada e as opções de carros, decidiu pelo
carro novo de consumo baixo de R$ 24.000.
Considerando as informações apresentadas, assinale a opção correta:
0,2 ptsPergunta 3
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Observe o esquema e leia o texto a seguir sobre otimização do OLAP (Online
Analytical Processing):
Fonte: TEOREY, T. Um plano de otimização do OLAP. In: Projeto e modelagem
de banco de dados. TEOREY. T. (Org.). Rio de Janeiro: Elsevier. 2014. p. 213.
O plano de otimização do OLAP ilustra que os Dados de amostra se movem da
Tabela de fatos para a Estimativa de tamanho da visão. A Seleção da visão faz
uma Solicitação de estimativa do tamanho da visão para cada visão que ele
considera para materialização. A Estimativa de tamanho da visão consulta os
Dados de amostra, examina-os e modela a distribuição. A distribuição observada
na amostra é usada para estimar o número esperado de linhas na visão para o
conjunto de dados completo. A Estimativa de tamanho da visão é passada para
Seleção da visão, que usa as estimativas para avaliar os benefícios relativos de
materializar as diversas visões em consideração. A Seleção da visão utiliza as
visões selecionadas estrategicamente para materialização com o objetivo de
minimizar os custos totais da consulta. A Manutenção da visão monta as visões
originais a partir dos Dados iniciais da Tabela de fatos, e mantém as visões à
medida que os Dados incrementais chegam das Atualizações. Manutenção da
visão retorna as estatísticas sobre Custos da visão para a Seleção da visão,
permitindo que as visões dispendiosas sejam descartadas dinamicamente. A
Manutenção das visões fornece as visões atuais para que sejam usadas pela
Otimização de consulta. A Otimização de consulta precisa considerar quais das
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I e II.
III e IV.
I, II e III.
II, III, e IV.
I, II e IV.
visões atuais podem ser utilizadas para responder de modo mais eficiente as
Consultas dos Usuários, dando Respostas rápidas aos Usuários. O Uso da visão
alimenta a Seleção da visão, permitindo que o sistema se adapte dinamicamente
às mudanças nas cargas de trabalho de consulta.
Fonte: TEOREY, T. Business intelligence. In: Projeto e modelagem de banco de
dados. TEOREY. T. (Org.). Rio de Janeiro: Elsevier. 2014. p. 214.
Entende-se “visão” como resultado de uma busca de dados armazenados no
Datawarehouse. A partir das diversas visões que surgem, é necessário criar
mecanismos para realizar a seleção dessas visões para se tornarem informações
úteis e rápidas para requisições do Usuário. O OLAP realiza essa triagem para
apoiar nas melhores ações
Considerando as informações apresentadas, analise as afirmativas a seguir:
I. O Uso da visão retorna para a Seleção da visão, como demonstra o esquema,
para que a Seleção da visão seja realimentada pelas informações desse uso,
causando vício da Seleção.
II. Percebe-se os anseios e necessidades dos Usuários a partir das consultas
que ele realiza, a partir disso, o OLAP otimiza essa consulta e envia a
resposta rápida mais satisfatória.
III. Na etapa Manutenção da visão, há a inclusão de Dados iniciais, os Dados
incrementais – que são as atualizações – e as Visões selecionadas
estrategicamente.
IV. O esquema demonstra a sofisticação do OLAP, em que processa os dados
aglutinados em “visões” em diversas etapas, em que as “visões” são
selecionadas, atualizadas, utilizadas e otimizadas.
Estão corretas apenas as afirmativas:
A+
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0,2 ptsPergunta 4
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A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa
correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As asserções I e II são proposições falsas.
Leia o trecho a seguir:
Cientistas de dados são uma nova geração de especialistas analíticos que têm as
habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade de
explorar quais são os problemas que precisam ser resolvidos. Eles também são
um sinal dos tempos modernos.
Fonte: Cientista de dados – por onde começar em 8 Passos. Data Science
Academy. Data Science academy. 22/03/2018. Disponível aqui
(http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-
passos/) . Acesso em: 27 de julho de 2020.
Considerando o texto e as principais características exigidas de um cientista de
dados, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Cientistas de dados pensam os dados de maneira analítica. Extraindo
conhecimento a partir de informações, eles ajudam a identificar os dados
apropriados e contribuem com a definição de estratégias adequadas para
sustentar a vasta gama de atividades de data science.
 PORQUE
II. As informações estão disponíveis em eventos externos, como tendências de
mercado. A carência de dados provocou o aumento do interesse por métodos
para extrair informações e conhecimento a partir de dados, exigindo, portanto, o
domínio da ciência de dados.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
A+
A
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http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
http://datascienceacademy.com.br/blog/cientista-de-dados-por-onde-comecar-em-8-passos/
Salvo em 19:27
0,2 ptsPergunta 5
II, apenas.
II e III, apenas.
I, apenas.
I, II e III.
I e III, apenas.
Leia o texto a seguir:
O banco de dados de certa forma é uma coleção de informações distribuídas em
diferentes tabelas para formar uma base de conhecimento. Ao utilizar das regras
de associação na mineração de dados, temos por objetivo minimizar o volume de
informações tentando deixá-las mais ricas de dados que priorizem a regra de
negócio traçada no início do processo.
Considerando as informações apresentadas, analise as afirmações a seguir:
I. Regras de associação na mineração de dados consiste em implicações
advindas de conjuntos de itens de diferentes bases de dados que se integram
à regra definida no início do processo.
II. A associação de bases de conhecimentos distintas pode auxiliar a geração de
regras que podem ser úteis em determinado momento.
III. Os itens do conjunto não possuem interligação entre si, o que dificulta a
associação desses dados na estruturação da informação.
É correto o que se afirma em:
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