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Com relação às técnicas de Detecção de Outliers, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
Em sistemas de gerenciamento de bancos de dados, o Controle de Concorrência Multiversão (MVCC) é uma técnica utilizada para gerenciar transações concorrentes de maneira eficiente.
A respeito do funcionamento do MVCC, assinale a afirmativa correta.
A respeito do funcionamento do MVCC, assinale a afirmativa correta.
Um analista de dados recebeu a tarefa de estimar os consumidores de uma rede de lojas de varejo digital que têm maior probabilidade de voltar a adquirir determinado produto. A empresa disponibilizou tabelas contendo, respectivamente, a lista de consumidores com seus dados demográficos, os resultados de vendas de cada loja e os dados básicos como endereço e área ocupada por cada loja. Para alimentar sua ferramenta de mineração de dados é necessário agregar as tabelas repassadas em um único banco de dados.
Considerando o modelo de referência CRISP-DM, esse analista encontra-se na etapa de
Considerando o modelo de referência CRISP-DM, esse analista encontra-se na etapa de
Concurso:
TRT - 20 Região (SE)
Disciplina:
Banco de Dados
Considere que um processo trabalhista pode ser distribuído em diversos volumes que são identificados pelo número do processo principal a que se referem. Cada volume tem um número que vai de 01 a nn, sequencialmente, na medida em que são anexados ao processo principal, como por exemplo: P01V01, POIVOZ, POZVOI, PC2VO2 e POZVOS3, onde P é o número do processo e V é o número do volume.
Em um modelo conceitual entidade x relacionamento, Volume é
Em um modelo conceitual entidade x relacionamento, Volume é
Concurso:
TRT - 20 Região (SE)
Disciplina:
Banco de Dados
m servidor Node js precisa processar várias chamadas de API assíncronas para realizar operações em um banco de dados. É necessário garantir que as operações sejam executadas na ordem correta e que os erros sejam tratados adequadamente, evitando que falhas comprometam a execução das próximas chamadas. Nesse contexto e em condições ideais, a maneira mais apropriada de estruturar o código para garantir a sequência correta e o tratamento de erros adequado é
