Análise Estatística de Dados

Prévia do material em texto

Avaliação
Acadêmico / Notas e Avaliações / Gabarito
Avaliação da Disciplina
Disciplina: Análise Estatística de Dados (XXXX) Prova: XXXXXXX
Alterar modo de visualização
1
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
Quais as medidas de distâncias usadas pelo algoritmo KNN? Assinale o item correto:
A) Somente Distância Manhattan.
B) Distância Euclidiana e a Distância Manhattan.
C) Distância Manhattan e Centroide.
D) Somente Distância Euclidiana.
2
Comunicação é o processo de transmissão de informação de uma pessoa para outra e compartilhada por ambas. Para que haja comunicação é necessário
que o destinatário da informação a receba e a compreenda. A informação simplesmente transmitida, mas não recebida ou compreendida, não foi comunicada.
MARCONDES FILHO, C. Para entender a comunicação: contatos antecipados com a nova teoria. São Paulo: Paulus, 2008.
Nesse contexto, assinale V para verdadeiro e F para falso acerca das características da comunicação verbal e não verbal:
( ) A comunicação verbal depende do domínio da língua.
( ) A comunicação não verbal consiste em posturas, expressões faciais e corporais. ( ) A comunicação não verbal pode se opor à comunicação verbal.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A) V – F – V.
B) V – V – V.
C) V – V – F.
D) F – V – V.
3
A compreensão das técnicas estatísticas depende do entendimento de alguns conceitos básicos, como saber a diferença entre população e amostra. População é todos os elementos do conjunto e a amostra é apenas uma parte desse conjunto.
Com base nos conceitos básicos das técnicas estatísticas, assinale a opção correta:
A) Amostra: conjuntos de todos os elementos da população que será analisada.
B) Estimador: característica não numérica estabelecida na amostra.
C) Parâmetro: característica que descreve a população.
D) População: conjuntos de todos os itens que não têm características em comum.
4
Os algoritmos de classificação tem por objetivo: classificar um indivíduo em uma classe ou conjunto (WEBB, 2002) no qual elas precisam ser mutuamente exclusivas (PROVOST, 2013). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre classificação, responda à próxima questão.
Qual opção abaixo podemos definir como um problema de classificação? Marque o item correto:
A) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
B) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado.
C) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
D) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
5
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
Como podemos utilizar o algoritmo KNN em negócios? Assinale a opção correta:
A) Para calcular a probabilidade de vendas.
B) Para analisar o perfil do cliente.
C) Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
D) Para estimar o total de vendas em um período.
6
As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão uma ideia condensada de todo o conjunto de dados. Dentre as medidas de posição temos a média aritmética, a qual representa o valor central do conjunto de dados.
Um professor fez uma avaliação na turma e o conjunto de notas foi:
6; 5.6; 7; 8; 9; 10; 5; 7; 8.9; 4.3; 8.1; 4.1; 7.8; 3.2 ;9
Avalie os itens abaixo e assinale a opção que contém a média aritmética do conjunto: A)	6,87.
B)	6,59.
C)	6,15.
D)	7,23.
7
Saber formular perguntas pode parecer simples, mas é uma habilidade complexa que exige discernimento e flexibilidade, conforme o conteúdo, a forma e a função da pergunta.
Nesse contexto, quanto às formas de perguntas, associe os itens que seguem:
I – Abertas.
II – Fechadas.
III – Difusas.
IV – Dirigidas.
( ) São caracterizadas por garantirem a fonte de informação desejada.
( ) São caracterizadas por incentivarem indivíduos com habilidades verbais. ( ) São caracterizadas por produzirem maior quantidade de informações.
( ) São caracterizadas por suscitarem respostas objetivas e precisas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A) IV – III – II – I.
B) II – III – I – IV.
C) IV – III – I – II.
D) III – II – IV – I.
8
O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, precisa-se dizer ao algoritmo os resultados esperados para que ele possa fazer as classificações ou previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à próxima questão.
Assinale a opção que aborda a característica correta sobre o aprendizado supervisionado.
A) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
B) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features.
C) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea.
D) O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
9
Os gráficos podem mostrar o desempenho do negócio em determinado período de tempo, evidenciando os pontos que precisam ser otimizados, e proporcionam aos setores da organização elaborar um planejamento eficiente, baseando-se em dados consistentes.
Com base no que foi visto sobre gráficos, responda ao próximo questionamento. Para gerar os gráficos é preciso seguir alguns princípios.
Assinale a opção que informa corretamente o que é necessário para construir um gráfico:
A) O gráfico precisa ser claro e legível, porém, devido à sua simplicidade, não há necessidade de colocar título.
B) O gráfico não precisa ser claro e legível, pois somente com a sua visualização podemos entender as informações.
C) O gráfico precisa ser claro e legível, mas não é necessário fornecer legenda e nota de rodapé.
D) O gráfico precisa ser claro e legível, e fornecer uma legenda clara que descreva as informações contidas. O gráfico pode conter várias informações, como: Título e Nota de rodapé.
10
A competência para elogiar consiste em um elemento relevante para a obtenção e manutenção da qualidade das relações interpessoais. Essa competência pode ser compreendida como...
Assinale a alternativa que completa corretamente a frase:
A) Um conhecimento aprimorado sobre nossas emoções, pensamentos e comportamentos.
B) Uma habilidade eficaz em decodificar, interpretar e responder determinadas mensagens.
C) Uma habilidade essencial para controlar nossos desempenhos e dos indivíduos com quem convivemos.
D) Um comentário positivo direcionado ao indivíduo, sobre ele mesmo ou algo realizado por ele.
11
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
Como podemos selecionar os pontos da semente do algoritmo KNN? Assinale a opção correta:
A) O algoritmo gera de forma automática.
B) Definição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.
C) Não é necessário gerar pontos de semente.
D) Somente pela definição do pesquisador.
12
O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, precisa-se dizer ao algoritmo osresultados esperados para que ele possa fazer as classificações ou previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à próxima questão.
Vimos no capítulo 2 os conceitos da aprendizagem supervisionada e as principais formas de aplicação. Com base no que estudamos, marque a opção que apresenta uma situação que podemos resolver usando a aprendizagem supervisionada.
Marque o item correto:
A) Calcular a probabilidade de os clientes comprarem o novo produto desenvolvido.
B) Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
C) Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
D) Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características próprias.
13
As técnicas multivariadas analisam as relações de múltiplas variáveis dependentes e/ou múltiplas variáveis independentes. Essas variáveis podem ter relação ou não de causa/efeito entre duas ou mais variáveis. Esses métodos possibilitam que se faça uma exploração da performance conjunta das variáveis, e seja determinada a correlação entre elas (DAGNELIE, 1985).
Quais conceitos é preciso seguir para uma distribuição ser considerada multivariada?
Assinale a opção correta:
A) Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
B) Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis não podem ser inter-relacionadas.
C) Algumas variáveis devem ser aleatórias, mas não todas. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
D) Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
14
À medida que o mercado se torna tecnológico, o fluxo de informações fica mais rápido, e avaliar essas informações é essencial. Por esse motivo, a análise de dados tem um papel cada vez mais importante nos negócios. Com base neste contexto, responda à seguinte questão.
Assinale a alternativa que contém de forma correta os impactos que a análise de dados pode trazer para uma empresa.
A) Baixa compreensão do mercado.
B) Com a aplicação da análise de dados, os custos de uma empresa podem aumentar, por conta do alto valor que precisa ser investido para gerar informações consolidadas.
C) Devido à complexidade do fluxo de informações, a análise de dados pode se tornar pouco eficiente.
D) Melhorar a eficiência da tomada de decisão da empresa.
15
A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre regressão, responda à próxima questão.
Qual opção abaixo podemos definir como um problema de regressão? Marque o item correto:
A) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
B) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
C) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
D) Os clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado?
16
Depois de coletar os dados é conveniente organizá-los de forma simples e clara, para melhor entendimento das informações. Os dados podem ser organizados em formas de tabelas ou gráficos para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção verdadeira:
A) Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
B) Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.
C) Ela pode ser em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
D) Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
17
Pesquisas de mercado são frequentemente usadas para coletar os dados dos clientes, e informações do mercado. Com base no conceito visto sobre pesquisa de mercado, avalie a próxima questão.
Avalie o próximo trecho: “Este é um tipo de pesquisa que está focado nas avaliações subjetivas e tem o propósito de identificar as percepções humanas sobre produtos, serviços e empresas, a fim de apontar comportamentos e tendências.” De qual tipo de pesquisa o trecho se refere?
Assinale a alternativa correta:
A) Pesquisas Discretas.
B) Quantitativa.
C) Pesquisas Contínuas.
D) Qualitativa.
18
Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado inferem padrões de um conjunto de dados sem referência a resultados conhecidos ou rotulados (MONARD, 2003). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, responda à próxima questão.
Assinale a alternativa correta sobre o aprendizado não supervisionado.
A) O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
B) O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori.
C) O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori, porém não é usado na análise exploratória de dados.
D) O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
19
O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, precisa-se dizer ao algoritmo os resultados esperados para que ele possa fazer as classificações ou previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à próxima questão.
Quais são os tipos de técnicas da aprendizagem supervisionada? Marque o item correto:
A) Somente classificação.
B) Somente previsão.
C) Agrupamento espontâneo.
D) Classificação e Previsão.
20
O automonitoramento do desempenho das relações interpessoais oportuniza o desenvolvimento de habilidades sociais significativas no campo metacognitivo e afetivo-comportamental.
Nesse contexto, analise as sentenças que seguem sobre automonitoria:
I – É a capacidade de compreender as suas próprias emoções, pensamentos e comportamentos.
II – As pessoas com essa habilidade têm maior probabilidade de sucesso em circunstâncias complexas. III – As pessoas com essa habilidade apresentam autoestima e autoconfiança elevadas.
IV – As pessoas com essa habilidade possuem menor controle da impulsividade.
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta:
 (
Uniasselvi
 
©
 
2021
) (
As
 
sentenças
 
I,
 
II
 
e
 
III
 
estão
 
corretas.
As
 
sentenças
 
I,
 
III
 
e
 
IV
 
estão
 
corretas.
As
 
sentenças
 
I,
 
II,
 
III
 
e
 
IV
 
estão
 
corretas.
As
 
sentenças
 
I,
 
II
 
e
 
IV
 
estão
 
corretas.
Voltar
)