Data Warehouse e Data Mining

Prévia do material em texto

Data Warehouse e Data Mining 
 
1. A arquitetura XXXXXXXXX suporta vários usuários e serviços devido à sua 
flexibilidade. Na primeira camada estão as interfaces que trabalham com o usuário. Na 
segunda, estão os servidores de banco de dados e aplicações e, por isso, têm a 
necessidade de ter um acesso rápido e eficiente aos dados compartilhados, e na 
terceira ficam armazenadas as fontes de dados. Aponte, nas opções a seguir, qual 
define corretamente o termo descrito. 
Três modelos 
Três dimensões 
Três camadas (Alternativa correta) 
Três visões 
2. A mineração de dados é o processo de cruzamento de dados complexos em sua 
forma bruta na busca de padrões e informações úteis. Avalie as seguintes definições: I 
- Data Mining tem algoritmos e técnicas que utilizam dados para tentar prever 
resultados futuros. 
II - É possível aplicar técnicas de Data Mining no segmento esportivo. 
III - O Data Mining também pode ser aplicado em segurança, auxiliando na detecção de 
atividades criminosas. 
IV - Analisa apenas dados relacionados a companhias de exploração petrolífera e de 
recursos mineralógicos. Considerando esses conceitos, assinale a alternativa correta: 
Apenas as alternativas II e IV estão corretas. 
Apenas as alternativas I, III e IV estão corretas. 
Apenas as alternativas II e III estão corretas. 
Apenas as alternativas I, II e III estão corretas. (Alternativa correta) 
3. Todo o conhecimento guardado e, às vezes, escondido servirá para tomadas de 
decisões estratégicas de negócios. Qual das alternativas a seguir se refere ao conceito 
de tratamento de grande volume de dados? 
 
Conhecimento. 
Data Mining. (Alternativa correta) 
Data warehouse. 
Sabedoria. 
4. O suporte é uma importante medida estatística utilizada em regras de associação. 
Dada uma regra do (K → L), a sua medida de suporte representa a porcentagem de 
transações da base de dados em que aparecem os itens de K e L, indicando a 
relevância dela. A confiança é outra medida estatística fundamental na avaliação de 
regras de associação. Considerando uma regra (K → L), a sua medida de confiança 
representa, dentre as transações que têm os itens de K, a porcentagem de transações 
que têm também os itens de L, mostrando a validade da regra. O lift é uma medida 
estatística útil em regras de associação. Considerando uma regra do tipo (K → L), 
o lift para essa regra indica o quanto mais torna-se L quando ocorre K. Considere a 
tabela a seguir e indique suporte, confiança e lift, respectivamente, para a regra 
(Cerveja → Fraldas): 
 
0,4 - 0,75 - 0,44. 
0,1 - 0,75 - 0,38. 
0,3 - 0,75 - 1,45. (Alternativa correta) 
0,2 - 0,75 - 0,40. 
5. A adoção de ferramentas de mineração de dados por empresas de diversos 
segmentos de negócios se deve principalmente ao vasto número de áreas que podem 
ser beneficiadas, tanto a curto como a longo prazo. Analise as afirmativas a seguir, que 
tratam sobre benefícios do Data Mining, e classifique-as em verdadeiras (V) ou falsas 
(F): ( ) Avaliando o comportamento do cliente, é possível identificar padrões e 
personalizar serviços com base no seu perfil. 
( ) A comparação dos dados de uma empresa com informações dos seus concorrentes 
é desaconselhada por ser prática antiética. 
( ) Campanhas de marketing baseadas em Data Mining buscam otimizar investimentos 
e criar oportunidades de vendas direcionadas. 
( ) Decisões apoiadas em Data Mining podem reduzir o tempo de resposta em 
situações de crise ou ajuste de estratégia. Assinale a alternativa que preenche as 
lacunas de forma correta: 
V - F - F - F. 
V - F - V - F. 
V - F - V - V. (Alternativa correta) 
F - V - V - V. 
6. Para discutir Data Warehouses e distingui-los dos banco de dados transacionais, é 
preciso que haja um modelo de dados apropriado. Neste contexto, o XXXXXXXXX é um 
termo usado para descrever a análise de dados complexos do Data Warehouse e as 
ferramentas XXXXXXXXX utilizam capacidades de computação distribuídas para 
análises que exigem mais armazenamento e poder de processamento. Aponte, nas 
opções a seguir, qual define corretamente o termo descrito. 
Visões 
DSS 
OLAP (Alternativa correta) 
Metadados 
7. Os métodos de predição podem ser do tipo discreto, chamado de classificação, ou 
do tipo contínuo, chamado de estimação ou regressão. A classificação é o processo 
pelo qual é definido o rótulo de um elemento, quando analisados os contexto de uma 
determinada base de dados, os elementos existentes, seus atributos e suas classes. 
Das seguintes alternativas, qual representa corretamente as 
etapas do processo de construção de modelos preditivos em 
ordem de implementação? 
Pré-processamento de dados, separação em conjuntos de teste e treinamento, 
teste e treino, avaliação da saída. (Alternativa correta) 
Coleta e produção de dados, separação em conjuntos de teste e treinamento, 
teste e treino, lançamento do produto. 
Pré-processamento de dados, análise exploratória dos dados, construção do 
modelo, lançamento do produto. 
Coleta e produção de dados, mineração de padrões visuais, avaliação da saída, 
lançamento do produto. 
8. Cada vez mais aplicada por empresas que buscam descobrir novas oportunidades ou 
elucidar contratempos, o Data Mining analisa comportamento e padrões em bases de 
dados para gerar vantagem competitiva a longo prazo. Em relação ao Data Mining, 
assinale a alternativa correta: 
A apresentação dos resultados do Data Mining, derivados dos processos de 
mineração, é realizada apenas em formato gráfico ou em diagramas. 
É dispensável a interação com o analista de dados, pois os métodos conseguem 
interpretar o conhecimento de forma eficiente e completa. 
A desvantagem da mineração é o fato de que só é possível gerar conhecimento 
por análise em pequenos conjuntos de dados. 
O Data Mining pode utilizar, além de outras fontes, informações de documentos 
textuais como, por exemplo, uma página da Internet. (Alternativa correta) 
9. O Data Mining, ou mineração de dados, tem ganhado espaço nas empresas como 
suporte para decisões sobre mercado e clientes. Analise as afirmativas a seguir, que 
tratam de operações e aplicações para Data Mining, e classifique-as em verdadeiras (V) 
ou falsas (F): ( ) Operações de Data Mining e análise de resultados só podem ser 
aplicadas em bancos de dados centralizados. 
( ) Podem ser utilizados por empresas de jogos para entender os pontos positivos e 
negativos que se repetem nos jogos. 
( ) Podem gerar resultados importantes em análises do comportamento do 
consumidor baseadas em padrões de consumo. 
( ) Mineração de dados é um volumoso banco de dados direcionado para dar 
sustentação necessária em tomadas de decisões. Assinale a alternativa que preenche 
as lacunas de forma correta: 
V - F - F - F. 
V - F - V - F. 
F - V - V - F. (Alternativa correta) 
F - V - F - V. 
10. São dados que têm algum significado ou classificação de acordo com suas bases, 
podendo ou não ser utilizados para realizar algum planejamento de capacidade ou da 
disponibilidade. Dentro da pirâmide do conhecimento, isso está relacionado a: 
Informação. (Alternativa correta) 
Conhecimento. 
Sabedoria. 
Dados. 
	1. Alguns tipos de dados que fazem parte da mineração estão ligados ou incorporados ao que pode ser chamado de __________________ ou data warehouse. Marque a alternativa que completa a lacuna do texto:
	2. O algoritmo Apriori é o primeiro e um dos mais conhecidos para mineração por regras de associação. Ele propicia a extração de regras de associação existentes no conjunto de dados selecionados. Na maioria das vezes, o algoritmo é empregado em bases ...
	3. A matriz de confusão é uma das maneiras mais simples de se representar os resultados de um algoritmo de classificação binário. Ela representa classes-variações das classes positivo e negativo. Acompanhe a seguir. Verdadeiro positivo (VP): quando o ...
	4. A árvore de decisão (do inglês, decision tree) é um método de classificação em que conjuntos de alternativas são avaliadascom base em atributos, visando a separar os dados em grupos menores até que seja possível diferenciar as classes. O método ap...
	5. A Mineração de Dados refere-se à extração não trivial de informações implícitas, anteriormente desconhecidas e potencialmente úteis, dos dados armazenados nos bancos de dados. Por meio de etapas, o processo de KDD faz a análise da descoberta e a se...
	6. O algoritmo k-vizinhos mais próximos (do inglês k-nearest neighbors — kNN), é um classificador baseado em distância simples, em que a classe de um objeto é definida com base nas classes dos k vizinhos mais próximos. Suponha que, na etapa de teste, ...
	7. O gerente do setor de atendimento ao consumidor de uma empresa de cartões de crédito detectou um padrão de reclamação nos atendimentos em um determinado mês e decidiu reportar isso à equipe de cientistas de dados da empresa. A reclamação estava rel...
	8. Existem diversos algoritmos de regras de associação e cada um deles tem suas especificidades, comportamentos, desempenho, etc. Tais características levam o usuário a decidir por aquele mais conveniente para ser utilizado em determinada situação. Co...
	9. Para realizar a mineração de regras de associação em uma base de dados, é necessária a realização de algumas atividades. Precisamente, são quatro atividades fundamentais. Assim, indique qual das atividades a seguir faz parte das atividades necessár...
	10. A mineração de dados é intrinsecamente ligada a várias outras áreas de estudo, como armazenamento de dados e análise da informação. Avalie as seguintes definições. I. Conjunto de tecnologias capazes de refinar padrões encontrados e gerar informaçã...
	1. A arquitetura XXXXXXXXX suporta vários usuários e serviços devido à sua flexibilidade. Na primeira camada estão as interfaces que trabalham com o usuário. Na segunda, estão os servidores de banco de dados e aplicações e, por isso, têm a necessidade...
	2. A mineração de dados é o processo de cruzamento de dados complexos em sua forma bruta na busca de padrões e informações úteis. Avalie as seguintes definições: I - Data Mining tem algoritmos e técnicas que utilizam dados para tentar prever resultado...
	3. Todo o conhecimento guardado e, às vezes, escondido servirá para tomadas de decisões estratégicas de negócios. Qual das alternativas a seguir se refere ao conceito de tratamento de grande volume de dados?
	4. O suporte é uma importante medida estatística utilizada em regras de associação. Dada uma regra do (K → L), a sua medida de suporte representa a porcentagem de transações da base de dados em que aparecem os itens de K e L, indicando a relevância de...
	5. A adoção de ferramentas de mineração de dados por empresas de diversos segmentos de negócios se deve principalmente ao vasto número de áreas que podem ser beneficiadas, tanto a curto como a longo prazo. Analise as afirmativas a seguir, que tratam s...
	6. Para discutir Data Warehouses e distingui-los dos banco de dados transacionais, é preciso que haja um modelo de dados apropriado. Neste contexto, o XXXXXXXXX é um termo usado para descrever a análise de dados complexos do Data Warehouse e as ferram...
	7. Os métodos de predição podem ser do tipo discreto, chamado de classificação, ou do tipo contínuo, chamado de estimação ou regressão. A classificação é o processo pelo qual é definido o rótulo de um elemento, quando analisados os contexto de uma det...
	8. Cada vez mais aplicada por empresas que buscam descobrir novas oportunidades ou elucidar contratempos, o Data Mining analisa comportamento e padrões em bases de dados para gerar vantagem competitiva a longo prazo. Em relação ao Data Mining, assinal...
	9. O Data Mining, ou mineração de dados, tem ganhado espaço nas empresas como suporte para decisões sobre mercado e clientes. Analise as afirmativas a seguir, que tratam de operações e aplicações para Data Mining, e classifique-as em verdadeiras (V) o...
	10. São dados que têm algum significado ou classificação de acordo com suas bases, podendo ou não ser utilizados para realizar algum planejamento de capacidade ou da disponibilidade. Dentro da pirâmide do conhecimento, isso está relacionado a: