Questão de Banco de Dados — Data Mining — FCC 2018
Banco de Dados›Data Mining
Código
fc042285
Banca
FCC
Órgão
Câmara Legislativa do Distrito Federal
Ano
2018
Cargo
Analista de Sistemas - Área 1
No contexto de Business Intelligence (BI) pode-se descobrir interesses de cunho político dos cidadãos pelo perfil de cada um, categorizando-os por faixa etária, escolaridade, poder aquisitivo ou outras particularidades típicas. A captura dos perfis pode ser feita, por exemplo, por meio de uma aplicação Web que desperte o interesse de acesso ao conteúdo do site pelos cidadãos em troca do fornecimento de seus dados pessoais, tornando possível realizar cruzamentos e associações desses dados e então tomar decisões a respeito. Esse processo refere-se a uma aplicação típica da tecnologia denominada
Adata mart
Bdashboard.
COLTP.
Ddata mining.
Estar schema.
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GabaritoD — data mining.
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”.
Data Mining
Gabarito: letra D. O processo descrito — capturar perfis de cidadãos, cruzar dados e associá-los para descobrir interesses políticos ocultos e tomar decisões — é a essência do data mining: extrair conhecimento não trivial, padrões e correlações a partir de grandes volumes de dados. As demais alternativas referem-se a conceitos correlatos, mas não ao processo de descoberta descrito.
A banca cobra a definição de data mining e sua distinção de outros elementos de Business Intelligence (BI). O contexto reforça que Data Mining é o processo de explorar grandes quantidades de dados para extrair informação implícita desconhecida, identificar padrões, regras de associação e relacionamentos sistemáticos — exatamente o que o enunciado descreve.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Data mart é um subconjunto de um data warehouse, voltado para uma área específica (ex.: departamento). Não é um processo de descoberta, mas sim um repositório de dados.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Dashboard é uma ferramenta de visualização que exibe indicadores e métricas de desempenho em tempo real, não um processo de mineração/descoberta de padrões ocultos.
Alternativa C — ❌ Incorreta
OLTP (On-line Transaction Processing) é o processamento de transações operacionais do dia a dia (inserção, atualização, exclusão) — foco em eficiência e integridade, não em análise exploratória.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Data Mining é exatamente o processo de explorar grandes volumes de dados para descobrir padrões, correlações e tendências não óbvias, conforme descrito no enunciado (cruzamento de perfis, associações, descoberta de interesses políticos). O contexto confirma: "Data Mining é o processo de explorar grande quantidade de dados para extração não-trivial de informação implícita desconhecida" e "descobrir relacionamentos significativos entre dados...".
Alternativa E — ❌ Incorreta
Star schema é um modelo de dados dimensional utilizado em data warehouses para facilitar consultas analíticas (OLAP). Não é um processo de mineração, mas uma estrutura de armazenamento.
PEGA ESSA DICA!
Na hora da prova, distinga: Data Mining é o processo de descobrir padrões ocultos; Data Warehouse e Data Mart são repositórios; OLTP é transação operacional; Dashboard é visualização; Star Schema é modelagem dimensional. Associe as palavras-chave "exploração", "padrões ocultos", "associações", "descoberta" diretamente ao Data Mining.