Questão 3044203

• Banca: FCC
• Órgão: TRF - 4ª REGIÃO
• Ano: 2019
• Provas: FCC - 2019 - TRF - 4ª REGIÃO - Analista Judiciário - Infraestrutura em Tecnologia da Informação
• Disciplina: Banco de Dados
• Assuntos: Data Mining

Um Tribunal pretende analisar fatos (fatores ambientais e perfis profissionais, entre outros) que esclareçam por que alguns colaboradores se destacam profissionalmente enquanto outros não se desenvolvem e acabam por se desligar do órgão. Para facilitar essa análise, o Tribunal solicitou um auxílio tecnológico que indique quais características nos fatos apresentam razões positivas que justifiquem investimentos mais robustos no treinamento de colaboradores que tendem a se destacar a médio e longo prazos.

Para tanto, o Analista implantará um processo de análise científica preditiva com base em dados estruturados, que consiste na obtenção de padrões que expliquem e descrevam tendências futuras, denominado

• A. snowflake.
• B. drill over.
• C. star schema.
• D. slice accross.
• E. data mining.

Gabarito: E

Comentários

• Letra (e)

  O conceito de Data Mining descreve:

   

  O uso de teorias, métodos, processos e tecnologias para organizar uma grande quantidade de dados brutos para identificar padrões de comportamentos em determinados públicos.

   

   

  Uma das técnicas bastante utilizadas em sistemas de apoio à decisão é o Data Mining, que se constitui em uma técnica, para a exploração e análise de dados, visando descobrir padrões e regras, a princípio ocultos, importantes à aplicação.

   

   

  Data mining é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados.

  Consiste em uma funcionalidade que agrega e organiza dados, encontrando neles padrões, associações, mudanças e anomalias relevantes.

  Falácias de Data Mining

   

  Data Mining é automático: é um processo, é iterativo, requer supervisão.

  Investimentos são recuperados rapidamente: depende de muitos fatores!

  Software são intuitivos e simples: é mais importante conhecer os conceitos dos algoritmos e o negócio em si!

  Data Mining pode identificar problemas no negócio: DM pode encontrar padrões e fenômenos, identificar a causa deve ser feito por especialistas.

   

  A classificação das tarefas pode ser feita de acordo com alguns critérios. O primeiro divide as tarefas em descritivas e preditivas.

   

  As descritivas caracterizam as propriedades gerais dos dados em um banco de dados. Estão focadas em achar padrões reconhecidos por seres humanos para descrever os dados.

   

  As preditivas, por outro lado, realizam uma inferência sobre os dados atuais para fazer previsões futuras sobre eles. Usa variáveis para prever valores futuros ou desconhecidos de outras variáveis.

• Data Mining 
      Permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados.
      Relacionado à Garimpagem
      Relacionado à Mineração de dados
      Open-end

   

   

   

• O propósito central da ferramenta é identificar padrões que possam ajudar a descrever tendências futuras. Pelos termos destacados, podemos perceber que se trata das técnicas de mineração de dados, letra E. As demais alternativas facilitam o nosso trabalho, pois as letras B e D são nomes incorretos de operações OLAP e A e C tipos de esquemas de modelos dimensionais. 

• GABARITO LETRA E

  Ora, para que o Tribunal gaste dinheiro em treinamento com seus colaboradores, é necessário que ela entenda quais serão os benefícios. O país está em crise e essas iniciativas são importantíssimas: todas as decisões do alto escalão devem ser tomadas baseadas em dados. Para tal, um analista realmente pode utilizar um processo de análise científica preditiva com base em dados estruturados, que consiste na obtenção de padrões que expliquem e descrevam tendências futuras.

  Logo, é a Mineração de Dados (Data Mining).