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
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Ver comentários
Professor, o senhor pode dar um exemplo de um relacionamento muitos para muitos entre duas entidades
que não possui atributos?
A 116 cabe recurso? Sei que foi retirada de um livro, mas creio que os dados estão indiretamente relacionados às entidades.
Eu acredito que sim! Embora agora não dê mais tempos. Contudo, acho muito difícil ser aceito.