Questões de Concurso

As boas práticas em Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDRs) reforçam que todas as redundâncias não controladas (não planejadas) devem ser minimizadas ou, se possível, eliminadas. Ou seja, as redundâncias produzidas por falta de projeto lógico de banco de dados devem ser minimizadas ou eliminadas, enquanto as redundâncias controladas são aceitas e, muitas vezes, constituem a política de replicação de dados. A grande vantagem da replicação é

No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:

Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.

Trata-se de uma atividade denominada

Considere um sistema de banco de dados geograficamente distribuído e que, em cada um deles, são replicadas as mesmas informações, a fim de obter o melhor desempenho no acesso. Todavia, isso gera um problema de redundância. Uma das formas de cuidar desse aspecto é estabelecer

Considere uma tabela de produtos em estoque e outra de pedidos, em um banco de dados. Toda vez que um item for incluído na tabela de pedidos, a quantidade em estoque desse item, na tabela de produtos, deve ser diminuída de modo equivalente. Um Analista pode solucionar essa situação, e ainda ganhar em desempenho,

Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.

Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente: