Questões de Data Mining e Big Data

Questão 1CebraspeDATAPREV2023

A mineração de processos é um ramo da mineração de dados que utiliza inteligência de negócios para prever tendências, ajudando tomadores de decisão a estudarem o impacto de suas decisões no futuro da organização.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 2CebraspeDATAPREV2023

Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 3CebraspeDATAPREV2023

Hadoop é uma plataforma de código aberto que oferece uma solução tecnológica confiável e escalável para armazenamento e análise de grande quantidade de dados.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 4CebraspeDATAPREV2023

Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 5CebraspeDATAPREV2023

Um data lake é um excelente recurso para solucionar problemas e encontrar alternativas no momento da tomada de decisão.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 6CebraspePF2018

CPF NOME DATA DE NASCIMENTO NOME DO PAI NOME DA MAE TELEFONE CEP NUMERO As informações anteriormente apresentadas correspondem aos campos de uma tabela de um banco de dados, a qual é acessada por mais de um sistema de informação e também por outras tabelas. Esses dados são utilizados para simples cadastros, desde a consulta até sua alteração, e também para prevenção à fraude, por meio de verificação dos dados da tabela e de outros dados em diferentes bases de dados ou outros meios de informação. Considerando essas informações, julgue os itens que se seguem.

Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 7FCCConselho Nacional do Ministério Público (CNMP)Analista do CNMP - Desenvolvimento de Sistemas2015

Em relação às ferramentas de Data Discovery e os fundamentos de Data Mining, é correto afirmar:

1. A Data Mining é o processo de descobrir conhecimento em banco de dados, que envolve várias etapas. O KDD – Knowledge Discovery in Database é uma destas etapas, portanto, a mineração de dados é um conceito que abrange o KDD.
2. B A etapa de KDD do Data Mining consiste em aplicar técnicas que auxiliem na busca de relações entre os dados. De forma geral, existem três tipos de técnicas: Estatísticas, Exploratórias e Intuitivas. Todas são devidamente experimentadas e validadas para o processo de mineração.
3. C Os dados podem ser não estruturados (bancos de dados, CRM, ERP), estruturados (texto, documentos, arquivos, mídias sociais, cloud) ou uma mistura de ambos (emails, SOA/web services, RSS).
4. D Estima-se que, atualmente, em média, 80% de todos os dados disponíveis são do tipo estruturado.
5. E As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.

Questão 8FCCSANASA - Sociedade de Abastecimento de Água e Saneamento S/A (Campinas)Analista de Tecnologia da Informação - Suporte de DBA-Banco de Dados2019

Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas, como o nitrato, indicador de poluição difusa. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining, utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida. Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada

1. A Associação.
2. B Classificação.
3. C Clustering.
4. D Regressão.
5. E Prediction.

Questão 9FCCMinistério Público do Estado da ParaíbaAnalista de Sistemas - Administrador de Banco de Dados2015

Em um processo de Data Mining em um banco de dados, foram considerados dois atributos de clientes de uma organização: diploma (grau de instrução) e renda. Com base nestes atributos o Administrador de BD criou as regras: Para toda pessoa P, P.diploma=doutor and P.renda > 275.000,00 → P.crédito = excelente. Para toda pessoa P, P.diploma=bacharel or (P.renda > 75.000,00 and P.renda <120.000,00) → P.crédito = bom. Considerando as técnicas de Data Mining, é correto afirmar que as regras acima

1. A são exemplos de regras de associação baseadas em confiança, em que o antecedente é verdadeiro quando o consequente é verdadeiro, visando, por exemplo, oferecer gratuitamente cartões de crédito aos elegíveis.
2. B são exemplos de regras de classificação obtidas do processo de primeiro encontrar conjuntos de itens com suporte suficiente chamados conjuntos de itens confiáveis, visando, por exemplo, oferecer crédito aos elegíveis.
3. C buscam classificar os clientes objetivando, por exemplo, atender a uma solicitação de cartão de crédito, com base em seu nível de merecimento de crédito.
4. D buscam classificar os clientes com base na técnica de recall, que utiliza como medida a fração de tempo em que o classificador dá a classificação correta, visando, por exemplo, a concessão de empréstimo.
5. E são regras de associação que utilizam a técnica de especificidade, que contabiliza quantas vezes a previsão positiva está correta, visando, por exemplo, a concessão de empréstimo.

Questão 10Cesgranrio

Uma importante ferramenta utilizada na área de Mineração de Dados é o algoritmo Árvore de Padrão-Frequente. Em relação aos métodos tradicionais de Mineração de Dados, esse algoritmo é utilizado para a extração de

1. A Agrupamentos
2. B Sumarizações
3. C Padrões com Séries Temporais
4. D Hierarquias de Classificação
5. E Regras de Associação

Questão 11Cesgranrio

O processo de agrupamento de dados em data mining deve preencher alguns poucos requisitos. Qual requisito permite a análise de um subconjunto de dados que contém não apenas atributos numéricos, mas também atributos categóricos?

1. A Flexibilidade.
2. B Robustez.
3. C Clareza.
4. D Complexidade.
5. E Eficiência.

Questão 12CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

Em mineração de dados, interpretação e explanação consiste em filtrar o conjunto de dados por meio de mecanismo que varia de acordo com a técnica de mineração utilizada.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 13CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 14CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

A distância de Minkowski entre duas cadeias de caracteres é definida como o número mínimo de operações de edição necessárias para transformar a primeira cadeia de caracteres na segunda.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 15CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem confiança mínima com máximo de dados observados.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 16CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

O algoritmo Apriori emprega busca em profundidade e gera conjuntos de itens candidatos (padrões) de k elementos a partir de conjuntos de itens de k − 1 elementos, sendo os padrões não frequentes eliminados.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 17CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue os próximos itens.

Entre as técnicas de mineração de dados, a análise de sequência e caminho se caracteriza pelo processo de encontrar relacionamentos entre dois conjuntos de dados diferentes e aparentemente não relacionados.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 18CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue os próximos itens.

Entre as tarefas de mineração de dados, as preditivas são aquelas que usam os valores dos atributos descritivos para encontrar padrões que descrevam os dados de maneira que o ser humano possa interpretá-los.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 19CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue os próximos itens.

A tarefa de agrupamento de dados consiste na análise de conjuntos de dados em que estão presentes apenas as descrições dos dados e pode até mesmo resolver problemas de detecção de desvios.

1. C Certo
2. E Errado

Questão 20CebraspeCTI RENATO ARCHER2023

Com relação a Big Data, julgue os itens seguintes.

Entre as quatro análises possíveis no Big Data, a análise diagnóstica tem como foco recomendar ações específicas a serem tomadas, e seus resultados podem ser usados para melhorar a eficiência, a eficácia e a produtividade das empresas.

1. C Certo
2. E Errado