Prova Análise Estatística de Dados

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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.
 
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
Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
C
Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
D
Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características próprias.
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A relação entre pais e filhos exige várias habilidades sociais. Com o objetivo de proporcionar o desenvolvimento integral dos filhos e de prepará-los para a vida, os pais utilizam-se de três estratégias básicas para educá-los.
 
Nesse sentido, analise as sentenças que seguem:
 
I – Os pais utilizam recompensas e punições para educar.
II – Os pais estabelecem normas, explicações, exortações e estímulos.
III – Os pais utilizam a ferramenta de modelação de comportamento.
IV – Os pais utilizam o feedback negativo para modificar o comportamento.
 
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta:
A
As sentenças I, II, III e IV estão corretas.
B
As sentenças I, II e IV estão corretas.
C
As sentenças I e III e IV estão corretas.
D
As sentenças I, II e III estão corretas.
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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 analisar o perfil do cliente.
B
  Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
C
  Para estimar o total de vendas em um período.
D
  Para calcular a probabilidade de vendas.
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A análise de regressão é frequentemente usada por economistas e pesquisadores de negócios, para auxiliar gerentes e donos de empresas a prever condições futuras, e fornece suporte quantitativo para a tomada de decisão dos gerentes. Também auxilia na detecção de falhas das estratégias gerenciais e fornece novos feedbacks que podem mudar as prospecções do negócio (PROVOST, 2013).
 
Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:
 
A
A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.
B
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
C
A análise de regressão também é usada para entender quais dentre as variáveis independentes estão relacionadas à variável dependente e explorar as formas dessas relações. 
D
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente. 
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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
Um comentário positivo direcionado ao indivíduo, sobre ele mesmo ou algo realizado por ele.
D
Uma habilidade essencial para controlar nossos desempenhos e dos indivíduos com quem convivemos.
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As pessoas podem ser competentes ou não em suas habilidades sociais, capacidade essa que influi diretamente na qualidade das relações pessoais e profissionais, bem como na própria qualidade de vida do indivíduo. Nesse sentido, associe os itens que seguem conforme suas respectivas características:
 
I – Habilidade Social.
II – Desempenho Social.
III - Competência Social.
 
( ) Caracteriza-se por possuir propósito avaliativo.
( ) Caracteriza-se pela emissão de comportamentos.
( ) Caracteriza-se pela pluralidade de comportamentos.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A
II – I – III.
B
III – I – II.
C
I – II – III.
D
III – II – I.
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Os dados coletados de uma pesquisa de mercado podem ser de natureza quantitativa ou qualitativa. Os dados quantitativos são usados para quantificar o problema por meio da geração de dados numéricos. Porém, os dados qualitativos são usados para revelar tendências de pensamento e opiniões.
 
Com base no que vimos no capítulo sobre pesquisas de mercado, analise os itens abaixo e assinale a opção que contém apenas variáveis qualitativas:
A
 Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não. 
B
Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o produto X. Cor dos olhos. 
C
Quantidade de clientes que compraram o produto X. Fumantes ou não Q. Quantidade de clientes que frequentam uma loja.
D
Cor da pele. Aprovou ou não o produto Q. Quantidade de clientes. 
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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
II – III – I – IV.
B
III – II – IV – I.
C
IV – III – II – I.
D
IV – III – I – II.
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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 pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori. 
B
O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
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.
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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
Agrupamento espontâneo.
B
Classificação e Previsão.
C
Somente classificação. 
D
Somente previsão.