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Quais são os tipos de normalização de dados?

• Min-Max, Z-score, Decimal Scaling

• Mode, Skewness, Kurtosis

• Standard Deviation, Variance, Interquartile Range

• Mean-Median, Range, Quartiles

Explique a normalização de dados em 1-2 frases.

• Normalização de dados é o processo de misturar diferentes tipos de dados sem organização.

• O processo de organização e padronização dos dados para garantir consistência e integridade.

• Normalização de dados significa eliminar completamente os dados do banco de dados.

• A normalização de dados é o processo de aumentar a redundância e inconsistência dos dados.

Por que a normalização de dados é importante?

• A normalização de dados é importante apenas para tornar a organização dos dados mais confusa

• A normalização de dados não é importante, pois os dados podem ser organizados de qualquer forma

• A normalização de dados é importante para garantir consistência e padronização na organização dos dados.

• A normalização de dados é importante apenas para aumentar o tamanho dos dados sem necessidade

Quais são os benefícios da normalização de dados?

• Diminuição da integridade dos dados

• Aumento da redundância de dados

• Aumento da complexidade do banco de dados

• Todos os anteriores

Dê um exemplo de como a normalização de dados pode ser aplicada na vida real.

• Padronização das notas dos alunos em uma escola

• Organização de arquivos em um sistema de computador

• Classificação de produtos em um supermercado

• Atribuição de números de identificação para funcionários de uma empresa

No relacionamento 1:N, qual a melhor alternativa de mapeamento?

• Adição de coluna onde a entidade com N recebe o atributo identificador da entidade com cardinalidade 1

• Fusão de tabelas

• Criação de novas tabelas

• Nenhuma das alternativas.

No relacionamento N:N, qual a melhor alternativa de mapeamento?

• Cria-se uma nova tabela que recebe os atributos identificadores das entidades que participam do relacionamento

• Fusão de tabelas

• Adição de colunas

• Nenhuma das alternativas.