Abaixo comentamos a prova de Análise da Informações do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco para o cargo de Analista De Controle Externo, Área: Auditoria De Contas Públicas. Qualquer dúvida estou as ordens! Antes de lerem os comentário, lembre-se de curtir minha página do Facebook® e me seguir no Instagram®. ?
Acerca dos conceitos de dado, informação e conhecimento, julgue o item a seguir.
[115] A informação caracteriza-se por ser frequentemente tácita, bem como por ser de estruturação e captura difíceis em máquinas.
Comentário: Essa questão apresenta um equívoco na associação de conceitos. A segmentação em tácito e explicito é feita em relação ao conhecimento. O conhecimento tácito é aquele que é mantido na cabeça das pessoas é difícil de ser capturado e armazenado. A informação, por si só, deve ter um significado bem definido e ser armazenada de forma mais fácil por máquinas. Sendo assim a alternativa acima está incorreta.
Gabarito: E
A respeito de bancos de dados relacionais, julgue os itens subsequentes.
116 O relacionamento muitos para muitos entre duas entidades possui atributos, ou seja, dados inerentes ao fato, e não às entidades.
117 Uma visão (view) é derivada de uma ou mais relações e armazena os dados em uma tabela física do banco de dados, visando tornar ágeis as consultas.
Comentário: A primeira afirmação não ficou muito bem escrita. Para mim, não existe obrigação de um relacionamento ter atributos associados a ele. Contudo, é fato de se tiver atributos associados ao relacionamento esses são inerentes ao fato concreto. Vamos imaginar um exemplo prático. O relacionamento “consulta” entre as entidades médico e paciente. Perceba que a consulta que deve ter os atributos de data e hora, bem como o consultório que o médico vai atender o paciente. Sendo assim, podemos marcar a alternativa 116 como correta.
Sabemos que a definição de visão ou view está relacionada apenas a definição de uma consulta, que pode trazer dados de uma ou mais tabelas. Não existe uma tabela física no banco de dados que armazena as informações extraídas da visão. A consulta retorna valores que são exibidos ou entregues aos usuários. Desta forma, a alternativa 117 está incorreta.
Gabarito: C E
Julgue o próximo item, relativo à modelagem dimensional.
[118] No modelo estrela, os dados são modelados em tabelas dimensionais, ligadas a uma tabela fato; uma tabela dimensão armazena o que tiver ocorrido, e a tabela fato contém as características de um evento
Comentário: Nesta questão o CESPE inverteu a definição das tabelas. O modelo estrela, de fato, apresenta diversas dimensões ligadas a uma tabela fato. Contudo, a tabela fato contém os eventos, as medidas ou os fatos ocorridos. Já as dimensões armazenam as características que descrevem o evento. Alternativa, portanto, incorreta.
Gabarito: E
Em relação à análise de agrupamentos (clusterização) em mineração de dados, julgue o item seguinte.
119 O método de clustering k-means objetiva particionar ‘n’ observações entre ‘k’ grupos; cada observação pertence ao grupo mais próximo da média.
Comentário: O algoritmo de K-means é de fato um método de clusterização. Confesso que essa informação não foi vista no nosso curso. O algoritmo inicia com a escolha dos k elementos que formaram as sementes iniciais. Vamos tentar entender um pouco mais do funcionamento do mesmo.
Escolhidas as sementes iniciais, é calculada a distância de cada elemento em relação às sementes, agrupando o elemento ao grupo que possuir a menor distância (mais similar) e recalculando o centroide do mesmo. Quando temos mais de um elemento, imagine vários pontos em um papel, o centroide é um ponto central entre esses pontos. O processo é repetido até que todos os elementos façam parte de um dos clusters.
Depois desta etapa, fazemos ajustes nos elementos usando métodos estatísticos que tentam diminuir a dispersão dentro de cada grupo, por meio da mudança de elementos entre os grupos. O processo é interrompido quando a mudança de um elemento de um cluster para outro não gera mais ganho.
Para visualizar o algoritmo funcionando, você pode olhar na página da Wikipédia em inglês. Para saber a fonte da questão, basta acessar a definição da Wikipédia em português: “Em mineração de dados, agrupamento k-means é um método de Clustering que objetiva particionar n observações dentre k grupos onde cada observação pertence ao grupo mais próximo da média. Isso resulta em uma divisão do espaço de dados em um Diagrama de Voronoi.”
Desta forma, a alternativa está correta.
Gabarito: C
No que se refere a Big Data, julgue o item subsecutivo.
120 O termo Big Data Analytics refere-se aos poderosos softwares que tratam dados estruturados e não estruturados para transformá-los em informações úteis às organizações, permitindo-lhes analisar dados, como registros de call center, postagens de redes sociais, de blogs, dados de CRM e demonstrativos de resultados.
Comentário: Vejamos uma definição forma de Big Data Analytics: “… é o trabalho analítico e inteligente de grandes volumes de dados, estruturados ou não-estruturados, que são coletados, armazenados e interpretados por softwares de altíssimo desempenho. Trata-se do cruzamento de uma infinidade de dados do ambiente interno e externo, gerando uma espécie de “bússola gerencial” para tomadores de decisão.”
Vejam que a definição está plenamente de acordo com o texto da questão, nos habilitando a confirmar como correta a alternativa.
Gabarito: C
Qualquer dúvida estou às ordens,
Forte abraço e bons estudos,
Thiago Cavalcanti