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Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue o item que se segue, a respeito de OLAP.
Embora apresentem desempenho de carga melhor que o MOLAP, os sistemas ROLAP apresentam desempenho das consultas que depende das informações desejadas.
Embora apresentem desempenho de carga melhor que o MOLAP, os sistemas ROLAP apresentam desempenho das consultas que depende das informações desejadas.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL.
Embora os algoritmos genéticos apresentem elevada demanda computacional, eles possibilitam a resolução de problemas em paralelo; por isso, são uma boa ferramenta para mineração de dados.
Embora os algoritmos genéticos apresentem elevada demanda computacional, eles possibilitam a resolução de problemas em paralelo; por isso, são uma boa ferramenta para mineração de dados.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL.
O processo de transformação de dados pode exigir que dados logicamente relacionados, mas fisicamente separados, sejam recompostos, ainda que envolvam registros distintos ou até mesmo estejam em bancos de dados operacionais distintos.
O processo de transformação de dados pode exigir que dados logicamente relacionados, mas fisicamente separados, sejam recompostos, ainda que envolvam registros distintos ou até mesmo estejam em bancos de dados operacionais distintos.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL.
O processo de carga de um DataWarehouse consiste exclusivamente em adicionar novos dados históricos regularmente.
O processo de carga de um DataWarehouse consiste exclusivamente em adicionar novos dados históricos regularmente.
Concurso:
TJ-SE
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue os próximos itens, com relação a DataMining e ETL.
O uso de agrupamento (clustering) em DataMining exige que os registros sejam previamente categorizados, tendo por finalidade aproximar registros similares para predizer valores de variáveis.
O uso de agrupamento (clustering) em DataMining exige que os registros sejam previamente categorizados, tendo por finalidade aproximar registros similares para predizer valores de variáveis.
