{"id":115159,"date":"2018-04-09T04:06:00","date_gmt":"2018-04-09T07:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog-estrategia.mystagingwebsite.com\/blog\/?p=115159"},"modified":"2018-04-09T04:06:38","modified_gmt":"2018-04-09T07:06:38","slug":"gabarito-extraoficial-tcm-ba-analise-de-informacoes-tem-recurso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/gabarito-extraoficial-tcm-ba-analise-de-informacoes-tem-recurso\/","title":{"rendered":"Gabarito Extraoficial \u2013 TCM \u2013 BA \u2013 An\u00e1lise de Informa\u00e7\u00f5es \u2013 TEM RECURSO!"},"content":{"rendered":"

Abaixo comentamos a prova de Auditor do Tribunal de Contas Municipal da Bahia, mais especificamente relacionadas ao conte\u00fado de An\u00e1lise de Informa\u00e7\u00f5es. Lembrando que trata-se de um gabarito extraoficial.<\/p>\n

    \n
  1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 08<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    \"\"<\/p>\n

    Coment\u00e1rio:<\/strong> \u00a0Os dados<\/u><\/strong> s\u00e3o coletados, por meio de processos organizacionais, nos ambientes interno e externo. Em suma, dados s\u00e3o sinais que n\u00e3o foram processados, correlacionados, integrados, avaliados ou interpretados de qualquer forma. Esta classe representa a mat\u00e9ria-prima a ser utilizada na produ\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

    A pr\u00f3xima classe \u00e9 a da informa\u00e7\u00e3o<\/u><\/strong> propriamente dita. Nesta, os dados passam por algum tipo de processamento para serem exibidos em uma forma intelig\u00edvel \u00e0s pessoas que ir\u00e3o utiliz\u00e1-los. Processar dados inclui a revela\u00e7\u00e3o de fotografias de um filme, as transmiss\u00f5es de r\u00e1dio transformadas em um formato de relat\u00f3rio padronizado, a exibi\u00e7\u00e3o de arquivos de computador como texto ou gr\u00e1fico em uma tela, a grade de coordenadas em um mapa etc. O processo de transforma\u00e7\u00e3o envolve a aplica\u00e7\u00e3o de procedimentos que incluem formata\u00e7\u00e3o, tradu\u00e7\u00e3o, fus\u00e3o, impress\u00e3o e assim por diante. A maior parte deste processo\u00a0pode ser executada automaticamente<\/strong>.<\/p>\n

    Uma vez que dados tenham sido transformados em informa\u00e7\u00f5es, pelo menos em uma interpreta\u00e7\u00e3o inicial, \u00e9 poss\u00edvel refinar as informa\u00e7\u00f5es mediante um processo de elabora\u00e7\u00e3o<\/u><\/strong>. As informa\u00e7\u00f5es resultantes deste processo incluem caracter\u00edsticas adicionais do problema, geram hip\u00f3teses, consequ\u00eancias das hip\u00f3teses, sugerem solu\u00e7\u00f5es para problemas, explana\u00e7\u00e3o e justificativas de sugest\u00f5es, cr\u00edtica de argumentos etc. Portanto, a transforma\u00e7\u00e3o de dados em informa\u00e7\u00f5es deve ser vista simplificadamente, como um tipo de pr\u00e9-processamento de um processo de elabora\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    O pr\u00f3ximo n\u00edvel \u00e9 o do\u00a0conhecimento<\/strong>, que pode ser definido como sendo informa\u00e7\u00f5es que foram analisadas e avaliadas sobre a sua\u00a0confiabilidade<\/strong>, sua\u00a0relev\u00e2ncia<\/strong>\u00a0e sua\u00a0import\u00e2ncia<\/strong>. Neste caso, o conhecimento \u00e9 obtido pela interpreta\u00e7\u00e3o e integra\u00e7\u00e3o de v\u00e1rios dados e informa\u00e7\u00f5es para iniciar a constru\u00e7\u00e3o de um quadro de situa\u00e7\u00e3o. O processo de transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 realizado por meio de avalia\u00e7\u00e3o de dados e informa\u00e7\u00f5es. Os insumos provenientes das diversas fontes s\u00e3o analisados e combinados na s\u00edntese de um produto final, o conhecimento. \u00c9 por meio do conhecimento que\u00a0aqueles que assessoram as decis\u00f5es buscam uma compreens\u00e3o mais efetiva da situa\u00e7\u00e3o problema<\/strong>.<\/p>\n

    Vejam que o relat\u00f3rio, puro e simples \u00e9 uma informa\u00e7\u00e3o, que passou pelo processo de elabora\u00e7\u00e3o. Ela ainda n\u00e3o foi avaliada quanto a sua confiabilidade, relev\u00e2ncia e import\u00e2ncia, essa an\u00e1lise ser\u00e1 feita pelo gestor depois do receber o relat\u00f3rio.<\/p>\n

    Gabarito extraoficial:<\/strong> B.<\/p>\n

      \n
    1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 09<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      \"\"<\/p>\n

      Coment\u00e1rio:<\/strong> Vimos ao longo do nosso curso de an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es que as tuplas s\u00e3o linhas de uma tabela. Elas, quando consideramos a refer\u00eancia te\u00f3rica e matem\u00e1tica do modelo relacional n\u00e3o s\u00e3o ordenadas e n\u00e3o se repetem. Vamos agora analisar cada uma das alternativas acima.<\/p>\n

      A) Um subconjunto de uma tupla \u00e9 outra tupla, inclusive se lembrarmos da propriedade de fechamento das opera\u00e7\u00f5es de \u00e1lgebra relacional, podemos perceber que o resultado de uma proje\u00e7\u00e3o vai reduzir as tuplas de uma tabela aos atributos definidos na opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

      B) Uma tupla de uma tabela n\u00e3o pode ser vazia, isso \u00e9 verdade. Para preencher valores desconhecidos usamos o valor nulo. Al\u00e9m disso ela representa um conjunto de atributos, a quantidade de atributos de uma tupla \u00e9 denominada grau e pode variar de 1 at\u00e9 n. Logo, essa \u00e9 a nossa resposta.<\/p>\n

      C) A tupla \u00e9 a linha da tabela. Representa uma inst\u00e2ncia ou um valor armazenado. Pense na tabela aluno, cada aluno armazenado \u00e9 uma tupla da tabela. Contudo, uma tabela pode ter atributos que n\u00e3o s\u00e3o espec\u00edficos da tupla como a quantidade m\u00e1xima de registros.<\/p>\n

      D) Os as tuplas n\u00e3o s\u00e3o ordenadas de cima para baixo, nem seus atributos ou componentes s\u00e3o ordenados da esquerda para a direita.<\/p>\n

      E) Pela defini\u00e7\u00e3o de modelo relacional do Codd os atributos de uma rela\u00e7\u00e3o devem ter valores at\u00f4micos. Logo, cada coluna deve ter um valor dentro do seu respectivo dom\u00ednio. Este pode ou n\u00e3o aceitar valores nulos. Sendo assim, essa afirma\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 uma afirma\u00e7\u00e3o certa, no meu ponto de vista.<\/p>\n

      Gabarito extraoficial:<\/strong> Acho que cabe recurso (respostas plaus\u00edveis B e E)<\/p>\n

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      1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 10<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        \"\"<\/p>\n

        Coment\u00e1rio:<\/strong> Vejam que essa quest\u00e3o apresenta um conceito associado ao modelo entidade-relacionamento. Uma entidade forte significa que possui atributos suficientes para identificar de forma un\u00edvoca cada instancia ou elemento de um conjunto de entidade. Logo, podemos marcar a resposta na alternativa A<\/u><\/strong>. Vamos agora procurar os erros das demais alternativas.<\/p>\n

        B) Uma entidade pode ter um atributo que seja chave, contudo, ele sozinho n\u00e3o consegue identificar um elemento da entidade. Para compor a chave ele precisa de um atributo que vai ser definido na entidade forte a ele associada. Sendo assim, temos uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

        C) A chave prim\u00e1ria de uma rela\u00e7\u00e3o pode ser classificada em simples, quando possuir apenas um atributo, ou composta, quando tiver dois ou mais atributos. Sendo assim, temos mais uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

        D) Uma inst\u00e2ncia de relacionamento \u00e9 uma associa\u00e7\u00e3o entre entidades, que inclui exatamente uma entidade de cada tipo de entidade participante. A identifica\u00e7\u00e3o do relacionamento \u00e9 feita pela associa\u00e7\u00e3o entre as chaves das entidades participantes do relacionamento.<\/p>\n

        E) Os relacionamentos bin\u00e1rios admitem cardinalidade m\u00e1xima 1:1, 1:N e N:M. Logo temos mais uma afirma\u00e7\u00e3o errada<\/strong>.<\/p>\n

        Gabarito extraoficial:<\/strong> A.<\/p>\n

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        1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 11<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

          \"\"<\/p>\n

          Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos comentar cada uma das alternativas acima.<\/p>\n

          A) Os fatos e dimens\u00f5es s\u00e3o tabelas dos bancos de dados multidimensionais estruturados em uma base relacional. Assim, a alternativa A est\u00e1 incorreta<\/strong>.<\/p>\n

          B) No modelo estrela as dimens\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o normalizadas. A normaliza\u00e7\u00e3o aparece nos modelos floco de neve e tem por objetivo reduzir a redund\u00e2ncia dos dados e n\u00e3o a melhora do desempenho das consultas. Temos, portanto, uma afirma\u00e7\u00e3o incorreta<\/strong>.<\/p>\n

          C) Pela justificativa da alternativa anterior, podemos observar que o modelo floco de neve reduz o espe\u00e7o de armazenamento quando reduz a redund\u00e2ncia dos dados. Assim, a alternativa C est\u00e1 errada<\/strong>.<\/p>\n

          D) Cada dimens\u00e3o deve conter os atributos descritivos sobre os dados armazenados na tabela fato. Logo, alternativa D est\u00e1 errada<\/strong>.<\/p>\n

          E) As tabelas fatos podem ser estruturadas de tr\u00eas forma distintas que representam a forma como queremos armazenar as informa\u00e7\u00f5es: transacional, snapshot peri\u00f3dico e snapshot acumulado. Essa classifica\u00e7\u00e3o vai influenciar a escolha da granularidade da tabela fato. Assim, temos nossa resposta na alternativa E.<\/p>\n

          Gabarito extraoficial:<\/strong> E.<\/p>\n

            \n
          1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 12<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

            \"\"<\/p>\n

            Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos comentar cada uma das alternativas, lembrando que o processo do CRISP-DM \u00e9 organizado em um conjunto de etapas: entendimento do neg\u00f3cio, sele\u00e7\u00e3o dos dados (data understanding<\/em>), prepara\u00e7\u00e3o dos dados, modelagem dos dados, avalia\u00e7\u00e3o do processo e execu\u00e7\u00e3o (deployment).<\/p>\n

            A) Vejam que a alternativa A est\u00e1 incorreta<\/u><\/strong>, as a\u00e7\u00f5es descritas s\u00e3o associadas a fase de avalia\u00e7\u00e3o do processo.<\/p>\n

            B) O CRISP-DM prop\u00f5e a ser uma refer\u00eancia que prop\u00f5e uma vis\u00e3o geral do ciclo de vida de um projeto de minera\u00e7\u00e3o de dados, logo, a alternativa B est\u00e1 incorreta<\/u><\/strong>.<\/p>\n

            C) Correto<\/strong>! Na fase de entendimento ou sele\u00e7\u00e3o dos dados \u00e9 tra\u00e7ado o perfil dos dados. Neste momento \u00e9 avaliada a qualidade dos dados.<\/p>\n

            D) A prepara\u00e7\u00e3o dos dados est\u00e1 mais preocupada em trazer e ajustar os dados para execu\u00e7\u00e3o do algoritmo de minera\u00e7\u00e3o. A fase de prepara\u00e7\u00e3o de dados <\/strong>consiste na prepara\u00e7\u00e3o dos dados que visa a coleta, limpeza<\/strong>, transforma\u00e7\u00e3o<\/strong>, integra\u00e7\u00e3o <\/strong>e formata\u00e7\u00e3o <\/strong>dos dados definidos na etapa anterior. Logo, temos mais uma alternativa incorreta<\/u><\/strong>.<\/p>\n

            E) N\u00e3o existe uma fase de avalia\u00e7\u00e3o dos dados dentro do processo. Logo, temos mais uma alternativa incorreta<\/u><\/strong>.<\/p>\n

            Gabarito extraoficial:<\/strong> C<\/p>\n

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            1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 13<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

              \"\"<\/p>\n

              Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos analisar cada uma das alternativas acima.<\/p>\n

              A) A classifica\u00e7\u00e3o baseia-se na defini\u00e7\u00e3o de um conjunto de r\u00f3tulos que permitem classificar uma nova informa\u00e7\u00e3o em um conjunto de classes pr\u00e9-definidas. Veja que essas classes n\u00e3o necessariamente s\u00e3o valores reais. Logo, temos uma alternativa incorreta.<\/p>\n

              B) A regress\u00e3o n\u00e3o vai mapear valores em um conjunto de classes. Se voc\u00ea pensar que a regress\u00e3o \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas vari\u00e1veis a imagem desta pode ser um conjunto fechado, por\u00e9m, cont\u00ednuo. Logo, temos uma alternativa errada.<\/p>\n

              C) A alternativa C descreve uma caracter\u00edstica da tarefa de clusteriza\u00e7\u00e3o. Logo, temos uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

              D) Essa \u00e9 a nossa resposta<\/strong>. Basicamente,\u00a0o\u00a0SVM \u00e9 um algoritmo supervisionado que tenta criar uma linha (ou uma fronteira) que melhor separa os dados. Essa linha normalmente chamamos\u00a0de\u00a0\u201cHyperplano<\/strong>\u201d. Para entender um pouco mais desse algoritmo acesse o link<\/a>. Veja que ele aplica o conceito de particionamento. Agora ideia da classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 construir um conceito de separabilidade entre os novos valores de entrada e as classes ou r\u00f3tulos estabelecidos.<\/p>\n

              E) A alternativa apresenta o conceito de coocorr\u00eancia que est\u00e1 relacionado ao conceito de regra de associa\u00e7\u00e3o, e tenta coloca-lo dentro do contexto de agrupamento. Sendo assim, temos mais uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

              Gabarito extraoficial:<\/strong> D.<\/p>\n

                \n
              1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 14<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                \"\"<\/p>\n

                Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos comentar cada uma das alternativas acima:<\/p>\n

                A) Data preparation<\/em><\/strong> \u00e9 o processo decoletar, limpar, normalizar, combinar, estruturar e organizar dados para an\u00e1lise<\/strong>. Ele \u00e9 o passo inicial (e fundamental) para que o trabalho com Big Data seja bem-sucedido, uma vez que aumenta a qualidade dos dados \u2013 e, consequentemente, dos resultados com\u00a0data mining<\/strong>. Dados \u201cpobres\u201d, de qualidade ruim, geram resultados incorretos e n\u00e3o-confi\u00e1veis ao fim do processo de uso das tecnologias de Data Science. Vejam que a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma a\u00e7\u00e3o feita em uma etapa posterior a prepara\u00e7\u00e3o dos dados. Logo, temos uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

                B) Observem que os v\u00b4s listados na alternativa n\u00e3o s\u00e3o os que est\u00e1 descrito na defini\u00e7\u00e3o de big data, os conceitos corretos s\u00e3o: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.<\/p>\n

                C) Esse conceito de transformar processos de gest\u00e3o e cultura est\u00e1 associado a outro conceito, o de gest\u00e3o de processos de neg\u00f3cio, conhecido como BPM. Logo, temos uma alternativa incorreta<\/strong>.<\/p>\n

                D) Um\u00a0Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o<\/strong>combina v\u00e1rias t\u00e9cnicas computacionais para selecionar itens personalizados com base nos interesses dos usu\u00e1rios e conforme o contexto no qual est\u00e3o inseridos.\u00a0Tais itens podem assumir formas bem variadas como, por exemplo, livros, filmes, not\u00edcias, m\u00fasica, v\u00eddeos, an\u00fancios, links patrocinados, p\u00e1ginas de internet, produtos de uma loja virtual, etc. Empresas como\u00a0Amazon,\u00a0Netflix\u00a0e\u00a0Google\u00a0s\u00e3o reconhecidas pelo uso intensivo de sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o com os quais obt\u00e9m grande vantagem competitiva. Veja que n\u00e3o existe nenhuma obriga\u00e7\u00e3o dos sistemas serem estruturados em um cluster e usarem computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda.<\/p>\n

                E) Essa \u00e9 a nossa resposta, e confesso desde j\u00e1 que n\u00e3o apresentamos esse conceito em nosso material. Data scraping<\/em><\/strong> (do ingl\u00eas, raspagem de dados) \u00e9 uma t\u00e9cnica computacional na qual um programa extrai dados de sa\u00edda leg\u00edvel somente para humanos, proveniente de um servi\u00e7o ou aplicativo. Os dados extra\u00eddos geralmente s\u00e3o minerados e estruturados em um formato padr\u00e3o como CSV, XML ou JSON. Vejam que o objetivo \u00e9 transformar os dados n\u00e3o estruturados em modelos mais f\u00e1ceis de manipular.<\/p>\n

                Gabarito extraoficial:<\/strong> E.<\/p>\n

                  \n
                1. Ano: 2018 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TCM-BA Cargo: Auditor de Contas Quest\u00e3o: 15<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                  \"\"<\/p>\n

                  Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos analisar cada uma das alternativas.<\/p>\n

                  A) O valor padr\u00e3o para uma vari\u00e1vel n\u00e3o necessariamente \u00e9 zero. Isso pode atrapalhar a an\u00e1lise dos dados. H\u00e1 basicamente cinco cursos de a\u00e7\u00e3o poss\u00edveis em situa\u00e7\u00f5es de perda de dados: a elimina\u00e7\u00e3o completa do registro, a elimina\u00e7\u00e3o parcial do registro, o preenchimento com base na m\u00e9dia da vari\u00e1vel, o preenchimento por interpola\u00e7\u00e3o, ou a cria\u00e7\u00e3o da categoria ou valor padr\u00e3o, por exemplo, “n\u00e3o respondeu”. Logo temos uma alternativa incorreta.<\/p>\n

                  B) CSV (Comma-Separated Values) \u00e9 um formato simples de armazenamento, que agrupa as informa\u00e7\u00f5es de arquivos de texto em planilhas, para as trocas de dados de um banco de dados ou uma planilha entre aplicativos. Cada linha em um texto CSV representa uma linha em uma planilha. Cada c\u00e9lula \u00e9 geralmente separada por v\u00edrgula ou um outro caractere. Fato \u00e9 que a todos os editores de texto e planilhas aceito documentos deste tipo. Logo, essa \u00e9 a nossa resposta.<\/p>\n

                  C) Quando a exclus\u00e3o casewise<\/em><\/strong> de dados ausentes \u00e9 selecionada, somente os casos que n\u00e3o contiverem nenhum dado faltante para nenhuma das vari\u00e1veis selecionadas para a an\u00e1lise ser\u00e3o inclu\u00eddos na an\u00e1lise<\/strong>. No caso de correla\u00e7\u00f5es, todas as correla\u00e7\u00f5es s\u00e3o calculadas excluindo casos que possuem dados ausentes para qualquer uma das vari\u00e1veis selecionadas, sendo assim, todas as correla\u00e7\u00f5es s\u00e3o baseadas no mesmo conjunto de dados. Vejam que eliminamos apenas os registros que possuem dados ausentes.<\/p>\n

                  D) Vimos que as vari\u00e1veis nos estudos estat\u00edsticos s\u00e3o os valores que assumem determinadas caracter\u00edsticas dentro de uma pesquisa e podem ser classificadas em qualitativas<\/strong> ou quantitativas<\/strong>. Existem outras classifica\u00e7\u00f5es para as vari\u00e1veis como discretas e cont\u00ednuas, mas a classifica\u00e7\u00e3o descrita no enunciado est\u00e1 totalmente equivocada<\/strong>.<\/p>\n

                  E) A entrada de dados deve assumir certas conven\u00e7\u00f5es: os dados devem estar no formato de matriz; cada linha da matriz corresponde a uma unidade experimental, sendo, portanto, um elemento da popula\u00e7\u00e3o ou amostra no qual observamos as vari\u00e1veis; e cada coluna da matriz corresponde a uma vari\u00e1vel. Veja que n\u00e3o existe a necessidade de um atributo identificador na matriz dos dados. Logo, essa alternativa tamb\u00e9m est\u00e1 incorreta<\/u><\/strong>.<\/p>\n

                  Gabarito extraoficial:<\/strong> \u00a0B<\/p>\n

                  De fato a prova n\u00e3o foi f\u00e1cil! Espero que os coment\u00e1rios ajudem no entendimento do assunto.<\/p>\n

                  Qualquer d\u00favida estou \u00e0s ordens,<\/p>\n

                  Forte abra\u00e7o,<\/p>\n

                  Thiago Cavalcanti<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  Abaixo comentamos a prova de Auditor do Tribunal de Contas Municipal da Bahia, mais especificamente relacionadas ao conte\u00fado de An\u00e1lise de Informa\u00e7\u00f5es. Lembrando que trata-se de um gabarito extraoficial. 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