Questões de Concurso sobre Modelo Tabular

 
 
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Em uma planilha do Microsoft Excel para Office 365 (Configuração Padrão – Idioma Português-Brasil), registram-se transações de vendas, em que a coluna A armazena a data da operação, no formato dd/mm/aaaa, a coluna B o valor monetário correspondente e a coluna C a região de realização, podendo ser “Norte”, “Sul”, “Leste” e “Oeste”. Considerando exclusivamente as vendas efetuadas ao longo do ano civil de 2024 e restritas à região “Norte”, a fórmula que calcula corretamente o total dessas vendas é


A

=SOMA(B:B;ANO(A:A)=2024;C:C="Norte")


B

=SOMASES(B:B;ANO(A:A);2024;C:C;"Norte")


C

=SOMA(SE(A:A=2024;SE(C:C="Norte";B:B)))


D

=SOMASES(B:B;C:C;"Norte";A:A;">=01/01/2024";A:A;"<=31/12/2024")


E

=SOMA(B:B;SE(C:C="Norte";ANO(A:A)=2024))

No ambiente descrito de BI da INFRA S.A., a combinação de particionamento da tabela de fatos por período temporal e o uso de índices bitmap nas chaves dimensionais contribuiriam para reduzir operações de I/O e acelerar consultas analíticas sobre grandes volumes históricos de dados.


C

Certo


E

Errado

A área de Analytics de uma Secretaria da Fazenda mantém múltiplos modelos em produção (inadimplência, fraude em NF-e, seleção para auditoria, previsão de arrecadação) e precisa garantir um ponto único de verdade sobre qual versão de cada modelo está em produção, permitir a promoção controlada de modelos de staging para produção com critérios formais e aprovações, e manter histórico versionado com metadados (métricas, features, autor, datas) disponível para auditorias. O componente de uma arquitetura de MLOps que atende diretamente a esses requisitos é um


A

feature store corporativo, responsável por armazenar e servir variáveis derivadas reutilizáveis para treinamento e inferência pelos diferentes modelos.


B

model registry central, integrado ao pipeline de CIICD, que armazena artefatos de modelo, metadados, histórico de versões e estágios como staging, production e archived.


C

sistema de monitoramento e logging de inferências, com foco em métricas de latência, taxa de erro e disponibilidade das APIs de modelos em produção.


D

repositório Git único, com branches separados por modelo (fraude, inadimplência, auditoria, arrecadação), versionando à código-fonte das soluções analíticas.


E

catálogo de dados corporativo que descreve e documenta as tabelas tributárias do data lake usadas como fonte para o treinamento dos modelos.

Uma multinacional possui várias unidades distribuídas em diferentes países e cada uma é responsável por seus dados operacionais. Para que seja feita uma análise corporativa, a matriz precisa ter acesso a essas bases distribuídas, mas, por questões regulatórias, os dados não podem ser movimentados para fora de cada país. Ao mesmo tempo, a governança corporativa exige padrões mínimos de qualidade e metadados para todos os domínios.


De forma a atender as exigências desse cenário, a melhor solução encontrada pela empresa seria:


A

ETL para centralizar todos os dados na matriz;


B

replicação de dados via streaming com compactação;


C

migração de todos os bancos para um único data lake global;


D

governança totalmente centralizada com pipelines globais;


E

virtualização de dados integrada a um modelo de governança federada.

Um analista de dados do Ministério Público do Estado está desenvolvendo um dashboard no Metabase para acompanhar a evolução mensal de demandas administrativas protocoladas, com possibilidade de análise por região de atuação (comarcas).


Para isso, foi criada uma pergunta utilizando SQL nativo, conforme a consulta a seguir.


Imagem associada para resolução da questão


No painel, o analista deseja incluir um filtro de dashboard interativo de região, utilizando os recursos da interface (UI) do Metabase, de modo que esse filtro afete apenas esse gráfico específico, sem impactar os demais cartões do painel.


Considerando o funcionamento dos filtros em dashboards no Metabase, assinale a afirmativa correta.


A

Adicionar um filtro de dashboard do tipo "Localização", vinculá-lo exclusivamente ao mapeamento da variável {{filtro_regiao}} desse cartão e não realizar o mapeamento nos demais cartões do painel.


B

O filtro de dashboard, uma vez criado, torna-se obrigatoriamente global, não sendo possível desvinculá-lo de cartões específicos que compartilhem a mesma fonte de dados.


C

A variável {{filtro_regiao}} deve ser substituída por um parâmetro de texto simples ([[and regiao = X]]), pois o Metabase não suporta múltiplos valores em filtros de interface para SQL nativo.


D

É necessário criar um drill-through manual em cada gráfico, visto que filtros de interface (UI) só funcionam em perguntas criadas via "Editor de Consultas" (Custom Questions), e não em SQL nativo.


E

Definir a variável no SQL como uma "Variável de Texto" simples, o que permitirá que a interface do dashboard a reconheça automaticamente como um filtro global imutável.

Uma Secretaria de Educação implementou um ambiente de Business Intelligence (BI) para analisar o desempenho escolar da rede de ensino. O Analista de BI projetou uma tabela centralizada que armazena os registros numéricos quantificáveis das notas dos alunos em cada avaliação, o volume de faltas acumuladas e o ano letivo corrente, ligada de forma radial a tabelas periféricas contendo dados descritivos dos professores, escolas e disciplinas.


No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a


A

Tabela de Dimensão (Dimension Table).


B

Tabela de Fatos (Fact Table).


C

Tabela de Metadados Isolados.


D

Matriz de Transição de Estado.


E

Tabela de Junção Associativa Anêmica.

Uma entidade pública deseja um novo sistema de relatórios gerenciais consolidados com histórico, apresentando questões como tendência por mês, comparativo por unidade e tipo de serviço. Esta nova solução não pode impactar o desempenho dos sistemas transacionais atuais. Nesse caso, é uma solução CORRETA ao objetivo do cenário apresentado:


A

Data Warehouse com modelagem voltada à análise e histórico integrado.


B

Base transacional OLTP com normalização máxima para análises.


C

Cache em memória substituindo processo de integração de dados.


D

Replicação síncrona entre bancos OLTP, substituindo BI.

Quanto à utilização do Superset, observa-se que a ferramenta permite a criação de abstrações sobre fontes de dados por meio de datasets, possibilitando a definição de métricas e colunas calculadas.


Considerando esse mecanismo de abstração de dados, assinale a afirmativa correta.


A

Exige a criação de uma camada de armazenamento intermediária (Stage Area), onde os dados são replicados fisicamente para otimizar o tempo de resposta.


B

Permite definir métricas e colunas calculadas como metadados, que são traduzidos em consultas SQL executadas na fonte de dados subjacente.


C

É restrito ao processamento de arquivos locais, como CSV e Excel, não suportando a conexão com bancos de dados relacionais.


D

Centraliza o processamento analítico no servidor da aplicação, reduzindo o uso do mecanismo de consulta da fonte de dados.


E

Impede que uma mesma tabela física seja reutilizada na criação de múltiplos datasets lógicos.

Em uma planilha de controle financeiro anual, os meses do ano (janeiro a dezembro) estão organizados horizontalmente na linha 1 (da coluna A à coluna L), enquanto os respectivos valores de faturamento mensal estão dispostos na linha 2. Considerando que o nome de um mês específico é informado na célula B5, a fórmula que retorna corretamente o valor de faturamento correspondente a esse mês é


A

=PROCH(B5;A1:M2;1;FALSO)


B

=PROCV(B5;A1:M2;2;FALSO)


C

=PROCH(B5;A1:M2;2;FALSO)


D

=PROCV(A1:M2;B5;2;FALSO)


E

=PROCH(B5;A2:M1;1;FALSO)

No âmbito de Business Intelligence, sistemas OLAP são projetados para


A

registrar e atualizar transações operacionais, priorizando baixa latência e alta concorrência.


B

executar consultas analíticas com agregações e cálculos sobre dados históricos para suporte à decisão.


C

realizar processamento de transações em tempo real com alta frequência.


D

intermediar mensagens entre produtores e consumidores, controlando a entrega e reentrega de eventos.


E

manter consistência transacional em operações críticas, com confirmação imediata de gravações no sistema.

A equipe de planejamento da SEPLAG está desenvolvendo um painel de acompanhamento de despesas públicas no Power BI, utilizando dados extraídos do sistema financeiro do órgão. O processo envolve a carga de dados em um Data Warehouse, seguido da criação de medidas e visualizações no Power BI. Durante a modelagem, uma Gestora criou a seguinte medida DAX (Data Analysis Expressions):


TotalDespesas = SUM(fato_despesas [valor_total])


Em seguida, ela adicionou um gráfico de colunas com os campos dim_orgao[nome_orgao] no eixo e TotalDespesas como valor. Ao aplicar um filtro de ano na página, o gráfico se atualiza automaticamente.


Com base nos conceitos sobre ETL e Power Bl envolvidos neste cenário,


A

consultas que utilizam MDX (Multidimensional Data Expressions) são mais fáceis de serem escritas e mais eficientes do que consultas criadas com DAХ.


B

a medida criada com DAX é calculada durante a carga de dados no Power BI, o que garante que os valores estejam prontos antes da visualização.


C

o processo de transformação dos dados no modelo ELT ocorre antes da extração, permitindo que os dados sejam filtrados na origem.


D

o uso de filtros visuais no Power BI não altera os resultados das medidas, pois elas ficam fixas após a modelagem.


E

a medida DAX é avaliada no momento da visualização, respeitando o contexto dos filtros aplicados, como ano e órgão.

No âmbito das atividades do Conselho Regional de Fonoaudiologia, a equipe de análise de dados utiliza o Microsoft Power BI para construir dashboards interativos destinados ao acompanhamento de indicadores relacionados ao registro profissional, fiscalização e arrecadação de anuidades. Durante o desenvolvimento, um analista precisa criar uma medida que calcule dinamicamente a soma dos valores arrecadados, considerando filtros aplicados nos visuais, como período, região de atuação e situação cadastral dos profissionais. Para isso, ele utiliza a linguagem DAX (Data Analysis Expressions), que permite criar medidas e colunas calculadas com base no contexto de avaliação.


Assinale a alternativa que contém uma característica das medidas no Power BI.


A

Medidas armazenam valores fixos calculados durante a carga dos dados.


B

Medidas substituem completamente as colunas em qualquer modelo de dados.


C

Medidas operam exclusivamente sobre dados não estruturados.


D

Medidas são utilizadas para definir conexões com fontes de dados externas.


E

Medidas são calculadas dinamicamente conforme o contexto de filtro nos relatórios.

Observe o seguinte conjunto de dados.


Imagem associada para resolução da questão


Para analisar a situação dos processos por vara, utilizando o Excel, as configurações de linhas, colunas e valores da tabela dinâmica devem, respectivamente, ser:


A

Linhas: Situação

Colunas: Assunto

Valores: Ano, Tempo, Vara


B

Linhas: Situação

Colunas: Ano, Vara

Valores: Número do Processo


C

Linhas: Vara

Colunas: Situação

Valores: Contagem de Processos


D

Linhas: Vara, Situação

Colunas: Contagem de Processos

Valores: Número do Processo, Ano e Tempo (dias)


E

Linhas: Vara

Colunas: Ano, Situação

Valores: Contagem de Processos, Tempo (dias)

Considere o seguinte exemplo: mostrar uma nova coluna adicionada a uma exibição do banco de dados SQL ou a um fluxo de dados do PowerBI. Isso significa que qualquer alteração na estrutura da tabela da fonte de dados desde a última atualização será exibida. No PowerBI, esse exemplo descreve uma atualização


A

incremental.


B

dos dados.


C

do esquema.


D

de visuais de relatórios.


E

de cache.

A planilha da figura foi criada na ferramenta Sheets do Google Workspace.


Imagem associada para resolução da questão


Nela foi inserida as fórmulas, primeiramente =PROCV(A5;A4:C7;2;1) em C9 e, para fi nalizar, =PROCH(C4;A4:C7;3;0) em C10. Nesse contexto, os conteúdos mostrados em C9 e em C10 são, respectivamente:


A

SIMARA e P3


B

SIMARA e P4


C

CARMELA e P1


D

CARMELA e P2

Considere o seguinte modelo de dados no Power BI construído por um desenvolvedor:


•Tabela Vendas com colunas: Data, Produto, Quantidade, ValorTotal, ID_Cliente.

•Tabela Clientes com colunas: ID_Cliente, Nome, Segmento.


As tabelas estão relacionadas por ID_Cliente, em um relacionamento um-para-muitos de Clientes para Vendas. O desenvolvedor então cria a seguinte medida em DAX:


Imagem associada para resolução da questão

Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta o efeito dessa medida em um visual de tabela que mostra Clientes[Segmento] e Total Vendas Segmento.


A

A medida ignora o filtro de Segmento no visual, retornando o total geral de vendas para todos os segmentos, repetido em cada linha.


B

A medida respeita o filtro de Segmento no visual, retornando o total de vendas apenas para o segmento da linha correspondente.


C

A medida ignora todos os filtros do modelo, inclusive de tempo e cliente, retornando o total absoluto de vendas.


D

A medida retorna valores diferentes por linha, mas apenas se houver múltiplos produtos por segmento.

Os conceitos de campos calculados e de medidas calculadas são importantes no PowerBI. Diante do exposto, analise as afirmativas abaixo.


I. Uma medida calculada não pertence a nenhuma tabela específica e é calculada dinamicamente sempre que é usada, não é armazenada fisicamente e existe apenas como fórmula. Recalculada sempre que o contexto muda. Se há necessidade de que os valores reajam e respondam à interação com usuário, essa é a melhor escolha.

II. Um campo calculado funciona como uma nova coluna adicionada a uma tabela existente. É calculada linha por linha durante o carregamento dos dados. É Armazenada fisicamente no modelo de dados. Se há necessidade de ter o resultado rápido e sem interatividade, essa é a melhor escolha.

III. Em caso de problema com velocidade e performance em um relatório com muita interatividade do tipo “slice and dice”, o primeiro lugar para inspecionar o código é na geração dos campos calculados.


Estão corretas as afirmativas:


A

I, II e III


B

I e II apenas


C

III apenas


D

II apenas

Uma Prefeitura implantado um Data Warehouse para análise de dados financeiros com foco em receitas e despesas públicas. O modelo multidimensional utilizado possui uma tabela fato principal chamada FatosFinanceiros e três dimensões: Tempo, Categoria e Localidade cujas estruturas são:


Tabela Fato: FatosFinancairos

Dado

Tipo de Dado

Descrição

IDFato

INT

Identificador único da transação

IDTempo

INT

Chave estrangeira para a dimensão Tempo

IDCategoria

INT

Chave estrangeira para a dimensão Categoria

IDLocalidade

INT

Chave estrangeira para a dimensão Localidade

Valor

DECIMAL(10,2)

Valor da receita ou despesa


Dimensão: Tempo

Dado

Tipo de Dado

Descrição

IDTempo

INT

Identificador único do período

Ano

INT

Ano do registro

Mes

INT

Mês do registro


Dimensão: Categoria

Dado

Tipo de Dado

Descrição

IDCategoria

INT

Identificador único da categoria

NomeCategoria

VARCHAR (255)

Nome da categoria (ex.: Educação, Saúde)


Dimensão: Localidade

Dado

Tipo de Dado

Descrição

IDLocalidade

INT

Identificador único da localidade

NomeLocalidade

VARCHAR (255)

Nome da localidade


Um Auditor necessita fazer uma análise para identificar o valor total das receitas e despesas por ano e por categoria. À consulta deve ser otimizada para o modelo multidimensional cuja melhor prática, considerando o modelo descrito, é


A

SELECT t.Ano, l.NomeLocalidade, SUM(f.Valor) AS Total

FROM FatosFinanceiros f

JOIN Tempo t ON f.lDTempo = t.IDTempo

JOIN Localidade l ON f.lDLocalidade = l.IDLocalidade

GROUP BY t.Ano, l.NomeLocalidade;


B

SELECT t.Ano, c.NomeCategoria, SUM(f.Valor) AS Total

FROM FatosFinanceiros f

JOIN Tempo t ON f.IDTempo = t.IDTempo

JOIN Categoria c ON f.IDCategoria = c.IDCategoria

GROUP BY t.Ano, c.NomeCategoria;


C

SELECT l.NomeLocalidade, c.NomeCategoria, SUM(f.Valor) AS Total

FROM FatosFinanceiros f

JOIN Localidade l ON f.IDLocalidade = l.IDLocalidade

JOIN Categoria c ON f.IDCategoria = c.IDCategoria

GROUP BY l.NomeLocalidade, c.NomeCategoria;


D

SELECT t.Mes, c.NomeCategoria, SUM(f.Valor) AS Total

FROM FatosFinanceiros f

JOIN Tempo t ON f.IDTempo = t.IDTempo

JOIN Categoria c ON f.IDCategoria = c.IDCategoria

GROUP BY t.Mes, c.NomeCategoria;


E

SELECT c.NomeCategoria, l.NomeLocalidade, SUM(f.Valor) AS Total

FROM FatosFinanceiros f

JOIN Categoria c ON f.IDCategoria = c.IDCategoria

JOIN Localidade l ON f.IDLocalidade = l.IDLocalidade

GROUP BY c.NomeCategoria, l.NomeLocalidade;

Qual serviço do PowerBI é formado por um container de dados usado por projetistas para criar relatórios, dashboards e aplicativos, podendo combinar várias fontes de dados?


A

Modelo semântico.


B

Visualização.


C

Dashboard.


D

Relatório.


E

Workspace.

Um analista de dados utiliza a ferramenta Oracle Data Visualization 12C. O analista executou uma sequência de ações para criar um projeto de visualização de dados e adicionar dados, nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.


I. Criar ou abrir um projeto de visualização de dados ao qual deseja adicionar o conjunto de dados. Para criar um projeto novo, ele deverá acessar a Página Inicial, clicar em “New” e, em seguida, clicar em “Project” para exibir a caixa de diálogo “Add Data Set”.

II. Localizar a caixa de diálogo “Add Data Set”, selecionar os conjuntos de dados que deseja analisar e, em seguida, clicar em “Add to Project”.

III. Para visualizar dados de outro conjunto de dados no mesmo projeto, localizar o painel “Data Elements”, clicar em “Add” e, em seguida, selecionar “Add Data Set”.

IV. Por fim, o analista deverá arrastar os elementos de dados que deseja visualizar do painel “Data Elements” e começar a criar seu projeto.


Está correto o que se afirma em


A

I e II, apenas.


B

II e IV, apenas.


C

I, II e III, apenas


D

II, III e IV, apenas


E

I, II, III e IV.

 
 
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