Análise de Dados como Suporte à Tomada de Decisão

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25/02/2022 13:48 Exercício Avaliativo 1: Revisão da tentativa
https://mooc38.escolavirtual.gov.br/mod/quiz/review.php?attempt=4017538&cmid=75059 1/6
Painel / Meus cursos / Análise de Dados como Suporte à Tomada de Decisão / Módulo 1: Introdução à Análise de Dados
/ Exercício Avaliativo 1
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Iniciado em sexta, 25 fev 2022, 11:17
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 25 fev 2022, 13:41
Tempo
empregado 2 horas 23 minutos
Notas 15,00/16,00
Avaliar 23,44 de um máximo de 25,00(94%)
Sobre o contexto atual da administração pública em relação à demanda de serviços e sua capacidade
de financiamento, escolha a alternativa que melhor descreve esse contexto:
Escolha uma opção:
a. Os recursos são suficientes e o governo não precisa buscar novas formas de extrair recursos.
b. A demanda por serviços públicos é reduzida e os recursos para financiamento são abundantes.
c. A demanda da população é crescente e a capacidade de extrair recursos da sociedade é
limitada. 
d. O volume de investimentos públicos é satisfatório e os serviços públicos oferecidos são de alta
qualidade.
e. A demanda da população é crescente, mas existem condições favoráveis para ampliar a
extração de recursos da sociedade.
A administração pública se encontra limitada em sua capacidade de ampliar a extração de recursos da
sociedade devido à já alta carga tributária, mas a demanda da sociedade cresce a cada dia. Esse é o
atual dilema enfrentado pela administração pública. 
A análise de dados tem grande potencial de contribuir para a melhoria da qualidade do gasto público. 
Assinale abaixo o que reflete esse potencial:
Escolha uma opção:
a. Elaboração de diagnósticos e análises dos gastos governamentais.
b. Suportar a tomada de decisão sobre a alocação dos recursos públicos.
c. Viabilizar a mensuração e o monitoramento dos resultados e impactos das políticas públicas.
d. Geração de subsídios para melhorias em rotinas, atividades e processos.
e. Todas as alternativas são corretas. 
Todas as opções refletem o potencial da análise de dados para melhoria da qualidade do gasto
público.
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1: Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
dados
Módulo 3: Análise
Descritiva
Módulo 4:
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de
Encerramento
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25/02/2022 13:48 Exercício Avaliativo 1: Revisão da tentativa
https://mooc38.escolavirtual.gov.br/mod/quiz/review.php?attempt=4017538&cmid=75059 2/6
Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O processo de tomada de decisão orientada por dados, ou DataDriven Decision Making – DDDM
consiste no uso de dados e análise para entender e gerenciar um negócio de forma mais eficaz.
Todavia, para que realmente haja êxito na adoção da DDD, dois fatores são essenciais: 
Selecione a alternativa que apresenta esses fatores:
Escolha uma opção:
a. Muitos dados e ferramentas de análise.
b. Ferramentas de análise e métodos sofisticados.
c. Equipe de analistas e estatísticos altamente especializados.
d. Cultura que apoie e incentive a decisão baseada em dados e um processo adequado de
extração de informação dos dados. 
e. Uso de inteligência artificial e estatística.
Embora todos os demais fatores mencionados possam contribuir para o êxito da DDDM, o essencial é
que haja uma cultura que apoie e incentive a decisão baseada em dados e um processo adequado de
extração de informação dos dados. 
Ao adotar a DDDM, alguns aspectos críticos devem ser levados em consideração. 
Escolha a alternativa que melhor representa esses aspectos:
Escolha uma opção:
a. Extrair valor dos dados não é uma tarefa simples.
b. Requer esforço e investimento.
c. Requer a ajuda de analistas para entender e significar dados.
d. Baixa disponibilidade de pessoas com habilidades analíticas.
e. Todas as alternativas estão corretas. 
Todas alternativas correspondem a aspectos críticos da DDDM que devem ser considerados ao adotá-
la: a dificuldade da tarefa de extração de valor dos dados; o esforço e o investimento requeridos; a
necessidade de auxílio de analistas para entender e significar dados; e a baixa disponibilidade de
pessoas com habilidades analíticas. 
A análise de dados consiste no processo de desenvolvimento de decisões ou recomendações para
ações para resolver problemas reais baseadas em insights gerados a partir de dados históricos. Os
métodos de análise de dados podem ser classificados em três categorias. 
Escolha a alternativa que elenca essas categorias:
Escolha uma opção:
a. Análise numérica, qualitativa e quantitativa
b. Análise descritiva, preditiva e prescritiva 
c. Análise estatística, matemática e multivariada
d. Análise descritiva, exploratória e explicativa
e. Todas as alternativas estão corretas
Os métodos de análise de dados são classificados nas seguintes categorias de análise: descritiva,
preditiva e prescritiva. 
Na análise descritiva são extraídos pontos especiais de atenção e são explicados de forma a analisar o
histórico de determinado tema. A informação mostra tendências e ocorrências que permitem que as
partes interessadas analisem os resultados e eventos passados.
Com a análise preditiva é possível prever o que acontece com base nos dados históricos. O ponto mais
crucial é a qualidade dos dados que temos, para que a previsão seja o mais precisa possível. 
Já por meio da análise prescritiva, com base em resultados anteriores, os usuários entenderão e
tomarão melhores decisões sobre o que precisa ser feito para obter os resultados desejados para o
futuro. Isso quer dizer que a análise prescritiva permite efetivamente desenhar recomendações para
possíveis situações futuras com base em dados históricos.
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1: Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
dados
Módulo 3: Análise
Descritiva
Módulo 4:
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de
Encerramento
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A utilização da análise de dados pode trazer vários benefícios para as organizações. 
Quais alternativas melhor descreve esses benefícios?
Escolha uma opção:
a. Promove tomada de decisões mais assertivas.
b. Permite antecipação de tendências.
c. Ajuda a detectar fraudes e crimes.
d. Promove a eficiência e a efetividade.
e. Todas as alternativas estão corretas. 
A opção E é a resposta correta porque as alternativas A, B, C e D correspondem a benefícios da análise
de dados: Promove tomada de decisões mais assertivas; Permite antecipação de tendências; Ajuda a
detectar fraudes e crimes; e Promove a eficiência e efetividade. 
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos. 
Qual das opções descreve o objetivo da análise de dados descritiva?
Escolha uma opção:
a. Buscar conhecer o que está acontecendo, entender tendências e causas. 
b. Buscar conhecer o que acontecerá e porque acontecerá.
c. Realizar previsões com base em dados históricos.
d. Recomendar ações e decisões.
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da análise de dados descritiva é buscar conhecer o que está acontecendo,
entender tendências e causas, as demais alternativas refletem objetivos das análises de dados
preditiva e prescritiva.
A análise de dados descritiva possui dois ramos principais. 
Quais são eles?
Escolha uma opção:
a. Data warehouse e Business intelligence
b. Estatística e Business intelligence
c. Data warehouse e estatística
d. Estatística e processamento analítico online 
e. Nenhuma das alternativas
Os dois ramos principais da análise de dados descritiva são: estatística e processamento analítico
online.
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos.
Qual das opções descreve o objetivo da análise de dados preditiva?
Escolha uma opção:
a. Realizar recomendações com base em dados históricos.
b. Buscar conhecer o que aconteceu e o que está acontecendo.
c. Determinar o que é mais provável de acontecer no futuro a partir dos dados históricos. 
d. Recomendar ações e decisões.
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da análise de dados preditiva é determinar o que é mais provável de acontecer no
futuro a partir dos dados históricos. As demais alternativas refletem objetivos das análises de dados
descritiva e prescritiva. 
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1: Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
dados
Módulo 3: Análise
Descritiva
Módulo 4:
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de
Encerramento
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Questão 10
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 11
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 12
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A mineração de dados consiste no processo não trivial de identificar padrões válidos, novos,
potencialmente úteis e ulteriormente compreensíveis junto a bases de dados estruturados. 
Quais tipos principais de padrões são identificados pela mineração de dados?
Escolha uma opção:
a. Tendências, preferências, discrepâncias e correlações
b. Tendências, preferências, correlações e agrupamentos
c. Associações, previsões, correlações e relações sequenciais
d. Associações, previsões, agrupamentos e relações sequenciais
e. Associações, correlações, agrupamentos e dependências 
Os tipos principais de padrões são identificados pela mineração de dados são: associações, previsões,
agrupamentos e relações sequenciais.
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos.
Qual das opções descreve o objetivo da Análise de Dados Prescritiva?
Escolha uma opção:
a. Buscar conhecer o que está acontecendo, entender tendências e causas.
b. Buscar conhecer o que acontecerá e porque acontecerá.
c. Realizar previsões com base em dados históricos.
d. Reconhecer o que está acontecendo, bem como que deve vir a acontecer, e recomendar
decisões para obtenção do melhor desempenho possível. 
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da Análise de Dados Prescritiva é reconhecer o que está acontecendo, bem como o
que deve vir a acontecer, e recomendar decisões para obtenção do melhor desempenho possível. As
demais alternativas refletem objetivos das análises de dados descritiva e preditiva.
O principal objetivo da análise de dados prescritiva é reconhecer o que está acontecendo, bem como o
que deve vir a acontecer, e recomendar decisões para obtenção do melhor desempenho possível. 
Que tipos de recomendações a análise prescritiva pode fazer?
Escolha uma opção:
a. Uma decisão pontual do tipo sim/não.
b. Indicação de uma quantidade específica.
c. A melhor alternativa entre muitas.
d. Um conjunto completo de planos de produção.
e. Todas as alternativas acima estão corretas. 
A opção E é a resposta correta porque todas as alternativas anteriores correspondem a tipos de
possíveis de recomendações que podem ser realizadas pela Análise Dados Prescritiva: Uma decisão
pontual do tipo sim/não; Indicação de uma quantidade específica; Um conjunto completo de planos de
produção; e a melhor alternativa entre muitas.
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1: Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
dados
Módulo 3: Análise
Descritiva
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Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de
Encerramento
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Questão 13
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 14
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 15
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Existe um tipo de produto de informação que possibilita, por exemplo, determinar a melhor maneira
de otimizar a plataforma de TI de uma organização a partir das variáveis que identificam as prioridades
de negócios, restrições de recursos e a tecnologia disponível. 
Qual das alternativas corresponde a esse tipo de produto de informação?
Escolha uma opção:
a. Consultas OLAP (Soluções de DW e BI)
b. Alertas
c. Relatórios analíticos
d. Modelos prescritivos 
e. Modelos preditivos
Sua resposta está correta.
Os modelos prescritivos são capazes de recomendar maneiras de otimizar resultado a partir das
variáveis decisórias e de restrições, aplicáveis ao exemplo mencionado no enunciado.  
A análise de dados, conforme o SAS Institute Inc, pode ser classificada em 8 níveis de profundidade. 
Em cada nível são gerados produtosespecíficos de informação para responder a perguntas que
possibilitem o aprofundamento na compreensão do problema a ser resolvido com base em dados.
Qual dos produtos de informação é gerado no nível mais profundo de análise de dados?
Escolha uma opção:
a. Consultas OLAP (Soluções de DW e BI)
b. Relatórios padronizados
c. Modelos prescritivos 
d. Modelos preditivos
e. Relatórios analíticos
Sua resposta está correta.
Os modelos prescritivos são o produto gerado no nível mais profundo, o Nível 8 de análise de dados.
As consultas OLAP (Soluções de DW e BI) são geradas no nível 3; os relatórios padronizados, no nível 1;
os modelos preditivos, no nível 7; e os relatórios analíticos, nos níveis 5 e 6.
Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular bancos de dados, amplamente
utilizada para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a análise de dados. 
A descrição acima refere-se a qual das ferramentas de análise de dados a seguir?
Escolha uma opção:
a. RapidMiner
b. Excel
c. SQL 
d. R
e. Python
A opção correta é a C. SQL é a Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular
bancos de dados, amplamente utilizada para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a
análise de dados.
O RapidMiner é uma plataforma de software para ciência de dados que consiste em um ambiente
integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e análise
preditiva.
Excel é o Aplicativo de planilhas eletrônicas de dados da Microsoft que disponibiliza uma grande
variedade de recursos para manipulação e análise de dados.
R é uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos.
Python é uma linguagem de programação, popular, interpretada, poderosa e fácil de aprender, que
pode ser usada para execução de matemática complexa, análise de dados, e inteligência artificial e
aprendizagem de máquina.
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1: Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
dados
Módulo 3: Análise
Descritiva
Módulo 4:
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de
Encerramento
 Painel
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25/02/2022 13:48 Exercício Avaliativo 1: Revisão da tentativa
https://mooc38.escolavirtual.gov.br/mod/quiz/review.php?attempt=4017538&cmid=75059 6/6
Questão 16
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Linguagem de programação popular, utilizada para desenvolvimento de software de propósito geral,
execução de matemática complexa, análise de dados, inteligência artificial e aprendizagem de
máquina. 
A descrição acima refere-se a qual das ferramentas de análise de dados a seguir?
Escolha uma opção:
a. SQL
b. RapidMiner
c. R
d. Excel
e. Python 
A opção correta é a E. Python é uma linguagem de programação popular, interpretada, poderosa e
fácil de aprender, que pode ser usada para execução de matemática complexa, análise de dados, e
inteligência artificial e aprendizagem de máquina.
SQL é a Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular bancos de dados,
amplamente utilizada para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a análise de dados.
O RapidMiner é uma plataforma de software para ciência de dados que consiste em um ambiente
integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e análise
preditiva.
R é uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos.
Excel é o Aplicativo de planilhas eletrônicas de dados da Microsoft que disponibiliza uma grande
variedade de recursos para manipulação e análise de dados.
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Análise de Dados
Módulo 2: Pré-
Processamento de
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Módulo 3: Análise
Descritiva
Módulo 4:
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https://mooc38.escolavirtual.gov.br/course/view.php?id=3952#section-4
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