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Questão de Banco de Dados — OLAP (On-line Analytical Processing) — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosOLAP (On-line Analytical Processing)
Código
ce172183
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CODEVASF
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista em Desenvolvimento Regional - Área: Tecnologia da Informação
Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.A preparação de dados, que consiste em analisar a qualidade dos dados de acordo com o problema, explorar os dados e formular as hipóteses, faz parte dos estágios do CRISP-DM.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

CRISP-DM: Data Understanding vs. Data Preparation

Gabarito: ❌ ERRADO. A afirmação está incorreta porque descreve as atividades da etapa Data Understanding (Compreensão dos Dados) e não da Data Preparation (Preparação dos Dados). A banca trocou as fases, uma pegadinha clássica em questões sobre o modelo CRISP-DM.

O modelo CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é composto por seis fases sequenciais:

  1. Business Understanding (Compreensão do Negócio)

  2. Data Understanding (Compreensão dos Dados)

  3. Data Preparation (Preparação dos Dados)

  4. Modeling (Modelagem)

  5. Evaluation (Avaliação)

  6. Deployment (Implantação)

A frase do enunciado – "analisar a qualidade dos dados de acordo com o problema, explorar os dados e formular as hipóteses" – corresponde exatamente à etapa de Data Understanding, cujo objetivo é conhecer os dados disponíveis, verificar sua qualidade, descobrir insights iniciais e formular hipóteses. Já a Data Preparation envolve atividades de limpeza, transformação, construção e integração dos dados para alimentar os modelos, não a exploração e formulação de hipóteses.

Característica

Data Understanding

Data Preparation

Atividades principais

Coletar dados, descrever, explorar, verificar qualidade, formular hipóteses

Limpar dados, construir atributos, integrar fontes, formatar

Objetivo

Conhecer os dados e identificar problemas iniciais

Preparar o conjunto de dados final para modelagem

  1. 1Business Understanding
  2. 2Data Understanding
  3. 3Data Preparation
  4. 4Modeling
  5. 5Evaluation
  6. 6Deployment
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NÃO CAIA NESSA!

A banca troca as tarefas típicas da fase inicial (Data Understanding) pela fase seguinte (Data Preparation). Lembre-se: explorar e formular hipóteses é da Compreensão dos Dados; limpar e transformar é da Preparação.

Portanto, a afirmativa está ERRADA.

Gabarito: ❌ ERRADO (alternativa E).

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