Apostila-Questoes-Cesgranrio-Nova-Concursos_pag140_pag1

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<p>TE</p><p>CN</p><p>O</p><p>LO</p><p>G</p><p>IA</p><p>D</p><p>A</p><p>IN</p><p>FO</p><p>RM</p><p>A</p><p>ÇÃ</p><p>O</p><p>139</p><p>d) é também conhecida como abordagem Data Mart.</p><p>e) é compatível com servidores MOLAP e DOLAP apenas.</p><p>96. (CESGRANRIO – 2010) No contexto de Data Warehouses, o</p><p>processo de Extração, Transformação e Carga (ETC)</p><p>a) revela-se como uma das etapas importantes do processo</p><p>de criação do data warehouse, já que sua função é obter</p><p>automaticamente os conhecimentos necessários para a</p><p>padronização dos dados em modelos multidimensionais.</p><p>b) produz, ao seu término, uma série de tabelas (chamadas</p><p>fatos) que se caracterizam por possuírem dados normaliza-</p><p>dos até a 3ª forma normal.</p><p>c) apresenta, como algumas de suas tarefas, filtragem, inte-</p><p>gração, conversão, condensação e derivação dos dados de</p><p>entrada, que podem ser originários de diversas fontes,</p><p>inclusive externas aos sistemas OLTP da organização.</p><p>d) leva em consideração o modelo conceitual de dados das</p><p>fontes de dados, que é geralmente expresso como modelo</p><p>entidade-relacionamento.</p><p>e) considera somente os dados provenientes de sistemas</p><p>OLTP como válidos para o processo e, caso exista a neces-</p><p>sidade de consideração de dados externos, estes devem ser</p><p>importados para os sistemas legados.</p><p>97. (CESGRANRIO – 2010) Os armazéns de dados (Data</p><p>Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos</p><p>gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da</p><p>estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de</p><p>Data Warehouses, tem-se que</p><p>a) a concepção de um data warehouse segue os mesmos prin-</p><p>cípios do projeto de bancos de dados de sistemas transa-</p><p>cionais, com as etapas de modelagem conceitual de dados,</p><p>projeto lógico e projeto físico de banco de dados.</p><p>b) as técnicas de geração de modelos multidimensionais</p><p>sempre consideram a existência de uma tabela de fatos,</p><p>que mantém associações com tabelas periféricas, chama-</p><p>das dimensões.</p><p>c) o projeto de data warehouses carrega, na base do data</p><p>warehouses, amostras de dados com alto nível de detalhes,</p><p>com vistas a auditar, sempre que necessário, os dados con-</p><p>solidados utilizados nas análises realizadas.</p><p>d) um data mart pode ser definido como uma porção física ou</p><p>lógica do data warehouse, centrado em um assunto espe-</p><p>cífico, com a finalidade de facilitar o processo de Extração,</p><p>Transformação e Carga (ETC) no data warehouse principal.</p><p>e) a incorporação da dimensão tempo em data warehouses é</p><p>opcional e utilizada quando se deseja aprimorar a qualida-</p><p>de das análises realizadas em sistemas OLAP.</p><p>98. (CESGRANRIO – 2018) Data Warehouses virtuais proporcio-</p><p>nam visões de bancos de dados operacionais que são materiali-</p><p>zadas para acesso eficiente.</p><p>PORQUE</p><p>Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a ban-</p><p>cos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.</p><p>Analisando as afirmações acima, conclui-se que</p><p>a) as duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a</p><p>primeira.</p><p>b) as duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifi-</p><p>ca a primeira.</p><p>c) a primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.</p><p>d) a primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.</p><p>e) as duas afirmações são falsas.</p><p>99. (CESGRANRIO – 2010) Data warehouse tem por caracterís-</p><p>tica ser</p><p>a) orientado a assuntos.</p><p>b) temporário.</p><p>c) descentralizado.</p><p>d) focalizado em aspectos operacionais.</p><p>e) normalizado.</p><p>100. (CESGRANRIO – 2010) Técnicas de modelagem de Data</p><p>Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sis-</p><p>temas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o</p><p>modelo multidimensional estrela, verifica-se que</p><p>a) possui melhor desempenho, quando comparado ao mode-</p><p>lo floco de neve.</p><p>b) representa hierarquias explicitamente.</p><p>c) facilita a tarefa de manutenção das dimensões.</p><p>d) assemelha-se ao modelo de classes conceitual da UML.</p><p>e) é opcional a sua utilização, sendo substituído pelo diagra-</p><p>ma de atividades da UML</p><p>Æ MINERAÇÃO DE DADOS (DATA MINING)</p><p>101. (CESGRANRIO – 2018) Dois funcionários de uma empre-</p><p>sa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar</p><p>para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus</p><p>pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos</p><p>no passado, um registro formado pelo conjunto de informações</p><p>pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial.</p><p>Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus</p><p>pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes.</p><p>A partir desses dados, os funcionários querem construir um</p><p>modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique</p><p>os novos clientes, que serão descritos por registros com o mes-</p><p>mo formato.</p><p>A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo</p><p>a) supervisionado, como SVM</p><p>b) supervisionado, como K-means</p><p>c) não supervisionado, como regressão linear</p><p>d) não supervisionado, como árvores de decisão</p><p>e) semi-supervisionado, como redes bayesianas</p><p>102. (CESGRANRIO – 2018) As ferramentas e técnicas de mine-</p><p>ração de dados (data mining) têm por objetivo</p><p>a) preparar dados para serem utilizados em um “data</p><p>warehouse” (DW).</p><p>b) permitir a navegação multidimensional em um DW.</p><p>c) projetar, de forma eficiente, o registro de dados</p><p>transacionais.</p><p>d) buscar a classificação e o agrupamento (clusterização) de</p><p>dados, bem como identificar padrões.</p><p>e) otimizar o desempenho de um gerenciador de banco de</p><p>dados.</p><p>103. (CESGRANRIO – 2018) Das tecnologias computacionais a</p><p>seguir listadas, quais as diretamente relacionadas ao principal</p><p>propósito de sistemas de apoio à decisão?</p><p>a) Algoritmos Genéticos, Protocolo TCP/IP</p><p>b) Escalonamento round robin, Data warehouses</p><p>c) Modelagem Estruturada Moderna, Redes neurais artificiais</p><p>d) Servidores OLAP, Data Marts</p><p>e) Servidores OLTP, Mineração de Dados</p>