Avaliação da Disciplina Inteligencia de mercado

Prévia do material em texto

19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
1/11
Prova Impressa
GABARITO | Avaliação da Disciplina (Cod.:645387)
Peso da Avaliação 10,00
Prova 46440719
Qtd. de Questões 20
Nota 9,00
Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade de algoritmos. Relacione a classe de algoritmos
com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo:
 I – Algoritmos DIANA, ROCK. II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS. III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM) 
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS. V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER. ( ) Métodos hierárquicos. ( ) Métodos baseados em grid. 
( ) Métodos de particionamento. ( ) Métodos baseados em modelos. ( ) Métodos baseados em densidade. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A II – V – III – IV – I. 
B III – IV – II – I – V.
C I – V – IV – III – II. 
D I – IV – V – II – III. 
Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade de algoritmos. 
Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo: I – Algoritmos DIANA, ROCK.
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER. ( ) Métodos hierárquicos.( ) Métodos baseados em grid.
( ) Métodos de particionamento.( ) Métodos baseados em modelos.( ) Métodos baseados em densidade. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A II – V – III – IV – I.
 VOLTAR
A+ Alterar modo de visualização
1
2
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
2/11
B I – IV – V – II – III.
C I – V – IV – III – II. 
D III – IV – II – I – V.
Para inovar, é preciso pensar fora da caixa, ser ousado, buscar por conhecimento, pesquisar, estabelecer parcerias e ter comprometimento. Isso posto,
assinale V para verdadeiro e F para falso nas afirmações que seguem:
 
( ) O Manual de Oslo, editado pela Organização para a Cooperação e o Desenvolvimento Econômico (OCDE, 2005), responsável pela definição de
inovação adotada mundialmente, fez uma alteração que expandiu o conceito de inovação, abrangendo o setor financeiro e acrescentando as mensurações
estatísticas da definição.
( ) O Manual de Oslo fez uma alteração que expandiu o conceito de inovação, abrangendo o setor de serviços e removendo a palavra “tecnológica” da
definição, estabelecendo como possível, a inovação em produtos, em processos, em serviços, em marketing e em sistemas organizacionais.
( ) “A Lei do Bem”, define inovação tecnológica como a concepção de novo produto ou processo de fabricação, bem como agrega novas
funcionalidades ou características ao produto ou processo, implicando melhorias incrementais e efetivo ganho de qualidade ou produtividade.
 Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas: 
A V – V – F.
B V – V – V.
C F – V – V.
D F – V – F.
Um processo de análise de dados pode ser representado em quatro etapas. Cada uma dessas etapas possui particularidades que vão desde a base para
implementação de análise de dados nas empresas até profundos e sofisticados mecanismos de análise dentro das organizações.
 Em se tratando dos tipos de análises existentes, qual a opção que descreve a análise prescritiva? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A É um tipo de análise voltado para responder apenas perguntas de situações que ainda não ocorreram, mas que provavelmente venham a ocorrer. Isso
é obtido através da criação de modelos de aprendizagem de máquina avançados
3
4
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
3/11
é obtido através da criação de modelos de aprendizagem de máquina avançados.
B É um processo voltado para responder perguntas do passado para inferir situações que venham a ocorrer. Por isso, a participação humana é
importante para fornecer suporte e aprimorar as decisões obtidas pelos algoritmos implementados.
C Análise prescritiva refere-se ao tipo de análise que é responsável por tomar as decisões com independência. Procura responder perguntas como:
“Por que esse evento aconteceu?” e obtém respostas através de algoritmos de classificação.
D Etapa mais avançada da análise de dados que fornece apoio à tomada de decisão de forma automatizada com mínima intervenção humana. Isso é
possível graças às experiências desenvolvidas que são aperfeiçoadas ao longo do tempo.
As limitações advindas de técnicas tradicionais de análise em cluster motivaram o surgimento de propostas, especialmente para melhoria de
desempenho. Dentre essas propostas surgiram as novas técnicas de clusterização.
 Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) As técnicas de Single Machine Clustering (SMC) representaram uma das primeiras iniciativas para análise de dados de grande volume.
( ) As técnicas de Multi Machine Clustering (MMC) processam e analisam grandes conjuntos de dados de forma paralela e dessa forma são mais
eficientes que técnicas de SMC.
( ) Embora as técnicas de MMC sejam mais eficientes que abordagens tradicionais, a complexidade do seu uso é um fator determinante para apostar em
técnicas de SCM.
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A V – V – F. 
B V – F – F.
C F – V – V.
D V – V – V
A transição da Web representou um importante mecanismo para a revolução dos dados e expôs um novo cenário de explosão e novos formatos para
análise de dados nos meios digitais.
Nesse sentido, dentre as três fases da web, qual destas representou a gênese para explosão dos dados? 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
5
6
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
4/11
A Na Web 1.0 que representou o primeiro contato dos usuários em relação à web. 
B Na Web 2.0 onde os usuários passaram a gerar conteúdo a partir de sistemas dinâmicos. 
C Entre a Web 1.0 e Web 2.0 com o surgimento das primeiras redes sociais. 
D Na Web 3.0 a partir da geração de conteúdo por parte do usuário e a compreensão semântica de suas atividades na rede.
Empresas de muitos ramos têm investido em tecnologias e análise de dados para expandirem seus negócios. Em geral, que circunstâncias-chave tem
incentivado empresas a investirem parte de seus recursos em análise de dados?
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A Algoritmos cada vez mais inteligentes, redução de mão de obra e incremento tecnológico.
B Melhoria dos processos de negócio, aumento de competitividade e o valor que pode ser obtido. 
C Automatização de processos, incentivos fiscais e mão de obra barata. 
D Mensurar retorno de investimentos, incentivos governamentais e garantia de lucro.
A análise de cluster pode ser utilizada em inúmeras aplicações do cotidiano. Além disso, as técnicas e algoritmos que podem ser empregados precisam
ser bem escolhidos para aumentar as chances de sucesso. Diante disso, no que é necessário refletir antes de implementar uma aplicação para análise de
cluster?
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A Verificar e validar requisitos da aplicação, assim como selecionar uma ferramenta de Big Data adequada para garantir o rápido armazenamento e
processamento dos dados.
B Checar a quantidade de parâmetros que serão úteis para a aplicação, decidir que tipo de banco de dados (relacional ou não relacional) será utilizado
e estruturar uma arquitetura capaz de suportar o tráfego de dados.
7
8
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
5/11
C Garantir uma arquitetura robusta para suportar o volume e variedade dos dados, bem como optar por uma ferramenta que possa fornecer suporte à
análise paralela em cluster. 
D Verificar a quantidade de dados que será processada, bem como a variedade, mensurar os parâmetros que serão necessários para as próximas
etapas, assim como avaliar a dimensionalidade. 
Em métodos hierárquicos tradicionais a complexidade no espaço O(n²) e no tempo O(n³) é algo que limita o poder de ação dos algoritmos.E, em muitos
casos, algumas circunstâncias tornam o processo de análise extremamente oneroso ou mesmo inviável. Essa limitação tem sido evidenciada por alguns
fatores, quais destes é possível destacar?
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A O modelo de gestão de dados que impôs o uso de algoritmos distribuídos para ganhos de performance.
B O volume intenso e variado de dados que estão sendo gerados e requeridos para análise. 
C A exigência cada vez mais recorrente de aplicações voltadas para detecção de eventos anômalos.
D O crescente número de ferramentas voltadas para Big Data que substituem as formas de análise tradicionais.
A definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode ajudar diretamente gestores de negócio em suas
tomadas de decisão.
 
Dessa forma, em termos de projetos: que requisitos e componentes principais uma arquitetura tradicional deve ter? A partir das alternativas abaixo,
assinale a CORRETA: 
A
 Capacidade para armazenar e processar grandes volumes de dados entregando a informação certa no tempo certo. Para isso é necessário definir uma
camada de extração e ingestão de dados eficiente, política de armazenamento, definição do tipo de análise e uma camada para apresentação de
resultados. 
B Lidar com dados de quaisquer naturezas obtidos a partir de diversas fontes (internas e externas). Implementação de estrutura que suporte
armazenamento e processamento em larga escala tanto para dados em lote quanto em fluxo contínuo. 
9
10
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
6/11
C Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de
dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio
extrair insights.
D
 Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. É necessário alto
investimento em máquinas que possam suportar o armazenamento e processamento paralelo a fim de que seja possível analisar os dados e entregá-
los à camada de apresentação.
Em épocas passadas as empresas conviviam com certas limitações, em termos de tecnologia, para que pudessem analisar seus dados.
Por outro lado, nos dias atuais, as tecnologias possibilitaram e estimularam a produção de conteúdo.
Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) As empresas precisam lidar com o alto volume e variedade de dados digitais propondo soluções automáticas de análise a fim de se manterem
competitivas.
( ) As empresas orientadas a dados têm à disposição uma massiva quantidade de dados, porém, em muitos casos não sabem como gerenciá-los.
( ) A elevada produção de conteúdo implica em um problema de sobrecarga de informação, evidenciando as limitações da ação humana para lidar com
isso.
 Assinale a alternativa correta:
A V – V – V.
B V – F – F.
C V – F – V.
D F – V – V.
A demanda por profissionais de análise de dados ampliou o escopo de exigências destes profissionais. As empresas estão interessadas em profissionais
capacitados e que tenham habilidades em trabalhar com dados. Tendo isso em mente, quais são as principais habilidades requeridas para um profissional
de dados?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A Forte capacidade analítica, amplo conhecimento em ferramentas de visualização de dados e frameworks de Big Data como Apache Spark e
PowerBI e domínio de bancos de dados não relacionais.
11
12
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
7/11
B Raciocínio lógico apurado, capacidade para extrair insights de dados não estruturados, experiência prévia em aprendizagem de máquina e poucoconhecimento do conceito de Big Data.
C Domínio de técnicas de aprendizagem de máquina, amplo conhecimento em matemática, experiência com todos os tipos de dados ou banco de
dados (extração e manipulação) e amplo conhecimento do negócio.
D Capacidade para manipulação de dados, conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina, habilidades com ferramentas e/ou linguagens de
programação e capacidade para transmitir resultados.
No dia a dia as decisões para análise de Big Data precisam ser assertivas, ou seja, é necessário saber qual o objetivo da análise para que as soluções
realmente possam atender ao real desejo da organização.
 
Nesse sentido, imagine um pequeno cenário: - Um gestor de uma grande empresa alimentícia possui diversos sistemas com grandes volumes de dados de
TI (CRM, ERP, Bases relacionais e diversos formatos de arquivos). Ele gostaria de monitorar os clientes que são mais aderentes (ou mais fiéis) à
empresa, com informações mais atualizadas possíveis. O objetivo é, além de manter aqueles clientes com maior aderência, aproximar aqueles que
porventura estejam um pouco mais distantes da empresa e com real possibilidade de deixarem de ser clientes fixos.
 Qual seria a solução mais viável para auxiliar esse gestor? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
 Aplicação de processos tradicionais de ETL e armazenamento de dados no Data Lake ou Data Warehouse. Posteriormente esses dados podem ser
processados via Hadoop MapReduce. Além disso, modelos de Machine Learning podem ser aplicados para prever se um cliente sairá ou não da
empresa.
B
 Monitoramento das atividades dos clientes nas redes sociais através da coleta de dados via Spark Streaming, armazenar todos os dados (externos e
internos) no HDFS para manter uma base histórica e realizar análises preditivas atribuindo scores para mensurar a aderência do cliente à
organização.
C Coleta dos dados estruturados utilizando o HiveQL e armazenamento em batch (lote) utilizando o HDFS do Hadoop e análise tradicional em cluster
para agrupar clientes com mais fidelidade em um mesmo grupo, enquanto que outros formam um segundo grupo. 
D Construção de uma arquitetura de BI híbrida (lote e dados em tempo real). A coleta de dados poderia ficar a cargo do Sqoop e o armazenamento de
dados a cargo do Spark. Os dados podem ser analisados por algoritmos de mineração de dados para mapear as atividades dos clientes. 
A clusterização é uma técnica de aprendizagem não supervisionada que visa classificar um conjunto de dados semelhantes em um mesmo grupo. 
No que se refere à clusterização é CORRETO afirmar que: 
A Composto por várias medidas de distância, entre estas a distância Euclidiana que, devido à sua popularidade, pode se aplicar a praticamente todas
as classes de problemas
13
14
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
8/11
as classes de problemas.
B É empregada em situações onde não há conhecimento prévio de uma classe. A classificação é feita mediante agrupamento através de alguma
medida de distância. 
C É útil para classificar um grupo de objetos com classes já definidas, por exemplo, prever a média de vendas de casas em uma determinada região. 
D Dados que fazem parte do mesmo grupo apresentam um grau de similaridade ou dissimilaridade elevado. 
As métricas de segmentação representam outra classe de medidas para análise de redes sociais. 
Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo: I – Coeficiente de agrupamento. II – Coesão. III – Clique. 
( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices. 
( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices. 
( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices. A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A III – II – I.
B II – III – I. 
C I – II – III. 
D II – I – III. 
Uma das principais vantagens da clusterização baseada em MapReduce é, sem dúvida, a transparência de toda complexidade de implementação
envolvida com a distribuição dos dados entre os clusters ou mesmo a capacidade para detectar e corrigir falhas que eventualmente possam ocorrer
durante o processo.Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código abaixo: I – Clusterização Paralela. 
II – Clusterização baseada em MapReduce. ( ) GPMR. ( ) PBIRCH. ( ) MR-DBSCAN. ( ) G-DBSCAN. 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A I – II – II – I.
B II – I – II – I. 
15
16
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
9/11
C II – I – I – II. 
D I – II – I – II. 
Benchmarking é o processo contínuo de comparação de produtos, serviços e práticas empresariais similares que são executadas eficientemente em
determinada organização.
Sabendo disso, assinale a alternativa que traduz corretamente as fases do processo Benchmarking: 
A Entender, observar, definir, idealizar, prototipar e testar.
B Planejamento, coleta/análise interna de informações, coleta/análise externa de informações, melhoria do desempenho e melhoria contínua.
C Pensar, sentir, ouvir, ver, falar e fazer.
D Observar, planejar, entender, definir, pensar, ouvir, falar, testar, idealizar, sentir e coletar/analisar informações externas.
O gerenciamento da inovação é o processo de aquisição de capacidades relevantes para melhorar o desempenho da organização.
Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta as cinco principais áreas de atuação do gerenciamento da inovação: 
A Oferta, processos, marca, clientes, produto.
B Imagem, sustentabilidade, processos, serviços e oferta.
C Organização, estratégias, processo, recursos e aprendizado.
D Design, projeto, produto e estratégia.
17
18
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
10/11
O radar da inovação permite avaliar o grau de maturidade inovadora das empresas, uma vez que considera a inovação um elemento fundamental no
âmbito competitivo.
Dito isso, assinale a alternativa que apresenta as treze dimensões que compõem a metodologia do radar da inovação: 
A Venda, oferta, financeiro, clientes, alternativas, dimensão, radical, parcial, rede, processos, produtos, serviços e incremento.
B Incremento, radical, parcial, gestão, comércio, serviços, financeiro, processos, marca, colaboradores, sistemas, certificações e patentes.
C Oferta, plataforma, marca, clientes, soluções, relacionamento, agregação de valor, processos, organização, cadeia de fornecimento, presença, rede e
ambiente inovador.
D Organização, gestão, cadeia de fornecedores, planilha, rede de investimentos, estratégia, design, marca, serviços, tecnologia, conhecimento,
diferencial e qualidade.
As fontes de dados podem ser externas - quando se referem a fontes em que a organização não tem total controle – ou internas, quando a organização
possui total controle. Ambas são úteis para análise em Big Data, visto que podem fornecer uma visão mais ampla de como o negócio está posicionado no
mercado. Sobre a estrutura dos dados contidos nas fontes, é possível classificar em: dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
 Com base nisso, associe os itens I,II e III com as descrições correspondentes abaixo:I – Dados estruturados.II – Dados semiestruturados.
III – Dados não estruturados.( ) São dados que apresentam uma estrutura flexível e autodescritiva.
( ) São dados que apresentam uma estrutura bem definida com tamanho fixo.
( ) São dados que não apresentam uma estrutura e são descritos em linguagem natural. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA dos itens:
A I – III – II. 
B I – II – III. 
C II – III – I.
D II – I – III. 
19
20
19/04/2022 16:11 Avaliação da Disciplina
11/11
Imprimir