Questões de Concurso – Aprova Concursos

31)

Q554999 - CESPE - 2016 - FUNPRESP-JUD - Analista - Tecnologia da Informação

Julgue os itens subsecutivos, referentes às tecnologias de bancos de dados.

Em DataMining, as árvores de decisão podem ser usadas com

sistemas de classificação para atribuir informação de tipo.

Errado
Certo

32)

Q494290 - CESPE - 2016 - TCE-SC - Auditor Fiscal de Controle Externo - Informática

Julgue os itens subsecutivos, acerca de mineração de dados.

As aglomerações, tipos de informação obtidos por meio da mineração de dados, caracterizam-se por se ligarem a um único e específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento.

Errado
Certo

33)

Q135626 - ESAF - 2012 - CGU - Analista de Finanças e Controle - prova 3 - Auditoria e Fiscalização - Geral

Classificação é

a) a tarefa de atualizar uma função focal f que permeia cada conjunto de variáveis x para um dos blocos de classes y discretos.
b) o mapeamento de uma função objetivo f à qual são atribuídos valores x fixados por categorias de rótulos de classes z pré-determinados.
c) a função alvo f que mapeie cada classificação de atributos x para um dos eixos de classes y pré-determinados.
d) a tarefa de aprender uma função alvo f que mapeie cada conjunto de atributos x para um dos rótulos de classes y pré-determinados.
e) a tarefa de ordenar funções de mapeamento para cada categoria de atributos x para um dos rótulos de variáveis y controladas.

34)

Q142892 - ESAF - 2012 - Receita Federal - Analista Tributário da Receita Federal - Prova 2 - Área Informática

Um data mining inteligente descobre informações em data warehouses onde consultas e relatórios não conseguem revela-las. Ferramentas de data mining encontram padrões em dados e podem até deduzir regras a partir deles. Os métodos usados para identificar padrões em dados são

a) modelos simples, modelos intermediários e modelos complexos.
b) modelos simples, modelos físicos e modelos integrados.
c) modelos híbridos, modelos top-down e modelos bottom-up.
d) modelos lógicos, modelos físicos e modelos interativos.
e) modelos básicos, modelos genéricos e modelos complementares.

35)

Q135627 - ESAF - 2012 - CGU - Analista de Finanças e Controle - prova 3 - Auditoria e Fiscalização - Geral

São aspectos motivadores da Mineração de Dados:

a) Escalabilidade. Dimensionalidade moderada. Dados homogêneos. Propriedade e centralização dos dados.
b) Extensibilidade. Alta paridade. Dados complexos e heterogêneos. Concorrência e distribuição dos dados.
c) Escalabilidade. Alta dimensionalidade. Dados complexos e heterogêneos. Propriedade e distribuição de dados.
d) Escalabilidade. Dimensionalidade variável. Dados compatíveis e acoplados. Adequação da distribuição de dados.
e) Especialidade. Alta dimensionalidade de verificação. Dados complexos e complementares. Propriedade e consistência de dados.

36)

Q135629 - ESAF - 2012 - CGU - Analista de Finanças e Controle - prova 3 - Auditoria e Fiscalização - Geral

A Mineração de Dados é

a) o processo de desenvolvimento de soluções automáticas de acesso a informações úteis em depósitos de dados.
b) a transformação automática de dados existentes em grandes depósitos de dados em informações quantificáveis.
c) a automação da recuperação de informações caracterizadas por registros com grande quantidade de atributos.
d) a descoberta de relações significativas entre dados e informações passíveis de atualização automática.
e) o processo de descoberta automática de informações úteis em grandes depósitos de dados.

37)

Q36401 - ESAF - 2010 - CVM - Analista de Sistemas - prova 2

Mineração de Dados é

a) o processo de atualizar de maneira semi- automática grandes bancos de dados para encontrar versões úteis.
b) o processo de analisar de maneira semi- automática grandes bancos de dados para encontrar padrões úteis.
c) o processo de segmentar de maneira semi- automática bancos de dados qualitativos e corrigir padrões de especi?cação.
d) o programa que depura de maneira automática bancos de dados corporativos para mostrar padrões de análise.
e) o processo de automatizar a de?nição de bancos de dados de médio porte de maior utilidade para os usuários externos de rotinas de mineração.

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