Análise Estatística de Dados

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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
IV – III – II – I.
B
III – II – IV – I.
C
IV – III – I – II.
D
II – III – I – IV.
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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 selecionar os pontos da semente do algoritmo KNN? Assinale a opção correta:
 
A
  O algoritmo gera de forma automática. 
B
   Não é necessário gerar pontos de semente.
C
  Somente pela definição do pesquisador.
D
  Definição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.
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A partir da coleta de dados, podemos extrair as informações sobre o fenômeno que desejamos avaliar, seja o perfil do cliente ou do mercado. Com base no que foi visto no capítulo sobre coleta e extração de informações, vamos avaliar a seguinte questão.
 
Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo.
 
“Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas”. 
A
Telemarketing.
B
Questionário.
C
Entrevista.
D
Face a face. 
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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 moda como o elemento que acontece com maior frequência em um conjunto de dados.
 
Foram pesadas algumas crianças com idade entre 6 e 12 anos, para medir os seus níveis de nutrição.
 
Os dados da pesagem foram: 29,34,56,23,29,24,27,28,32,34,33,36,47,28,29,25,26
 
Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a moda e a mediana do conjunto:
 
A
Mediana = 29 e Moda = 29.
B
Mediana = 28 e Moda = 27.
C
Mediana = 27 e Moda = 29.
D
Mediana = 29 e Moda = 28.
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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
Somente previsão.
B
Agrupamento espontâneo.
C
Somente classificação. 
D
Classificação e Previsão.
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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.
 
  Quais as medidas de distâncias usadas pelo algoritmo KNN? Assinale o item correto:
A
  Distância Euclidiana e a Distância Manhattan.
B
  Distância Manhattan e Centroide.
C
  Somente Distância Manhattan.
D
  Somente Distância Euclidiana.
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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 poderão comprar ou não o novo produto lançado?
B
Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
C
Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
D
Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
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O termo relação interpessoal significa relação entre duas ou mais pessoas, podendo ocorrer em vários contextos e envolver diversos sentimentos.
 
Diante disso, assinale a alternativa que apresenta os campos ou áreas do conhecimento em que surgiu o conceito de relacionamento interpessoal:
A
Filosofia e Antropologia.
B
Biologia e Sociologia.
C
Sociologia e Psicologia.
D
Psicologia e Pedagogia.
9
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.
 
Sobre o que aprendemos de gráficos, marque o item correto:
 
A
Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
B
Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
C
Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.
D
Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, somente se usados junto com medidas estatísticas.
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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.
 
Assinale a opção que aborda a característica correta sobre o aprendizado supervisionado.
 
A
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea.
B
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
C
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features. 
D
O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
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K-médias é um algoritmo não supervisionado, isto é, seus dados não possuem rótulos. O principal propósito é identificar as similaridades entre os dados e agrupá-los conforme o número de cluster. O algoritmo de k-médias é interativo e poderoso para dividir um conjunto de dados em grupos separados.
 
Sobre as etapas dos processos de K-Means, marque V para verdadeiro e F para falso:
 
(  ) Inicialização: nesta etapa acontece a atribuição ao cluster e a movimentação de centroides é repetida até o cluster se tornar estático.
(  ) Atribuição ao Cluster: Nesta etapa calcula-se a distância entre os pontos dos dados e cada um dos centroides.
(  ) Movimentação de Centroides: nesta etapa é modificada a localização do centroide.
(  ) Otimização: nesta etapa calcula-se a média dos valores dos pontos de dados de cada cluster, e o valor médio será o novo centroide.
 
Marque a opção que contém a sequência correta:
A
F - F - F - F.
B
F - V - F - F.
C
F - V - V - V.
D
F - V - V - F.
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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 em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
C
Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.D
Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
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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, e fornecer uma legenda clara que descreva as informações contidas. O gráfico pode conter várias informações, como: Título e Nota de rodapé. 
B
O gráfico precisa ser claro e legível, porém, devido à sua simplicidade, não há necessidade de colocar título.
C
O gráfico não precisa ser claro e legível, pois somente com a sua visualização podemos entender as informações.
D
O gráfico precisa ser claro e legível, mas não é necessário fornecer legenda e nota de rodapé.
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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
Uma habilidade eficaz em decodificar, interpretar e responder determinadas mensagens.
B
Uma habilidade essencial para controlar nossos desempenhos e dos indivíduos com quem convivemos.
C
Um comentário positivo direcionado ao indivíduo, sobre ele mesmo ou algo realizado por ele.
D
Um conhecimento aprimorado sobre nossas emoções, pensamentos e comportamentos.
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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).
 
Assinale a opção na qual podemos aplicar a técnica de multivariada para fazer a análise dos dados.
 
 
A
Em uma empresa que deseja verificar a probabilidade de um cliente comprar um produto.
B
Em uma empresa que deseja analisar se um cliente irá frequentar uma loja dado que o horário de funcionamento foi alterado.
C
Em um estudo em que precisamos analisar a relação entre as variáveis preço, produto, local e consumidor. 
D
Em uma pesquisa em que é preciso analisar a relação entre cliente e produto. 
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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.
 
Quais os métodos a seguir são classificados como não supervisionados. Marque o item correto:
 
A
Clustering, Anomaly detection, Association mining e Classificação. 
B
Clustering, Anomaly detection, Association mining e Latent variable models.
C
Clustering, Anomaly detection, Classificação e Previsão.
D
Clustering, Anomaly detection, Association mining e Previsão.
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  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. Podemos definir a mediana como uma medida de posição que ocupa a posição central de um conjunto de dados. Ela é o valor que divide um conjunto de dados (ordenados) em dois subconjuntos de mesmo número de elementos.
 
  Considere a amostra das idades dos alunos de pós-graduação do curso de Ciências de Dados.
  29, 27, 25, 39, 29, 27, 41, 31, 25, 33, 27, 25, 25, 23, 27, 27, 32, 26, 24, 36, 32, 26, 28, 24, 28, 27, 24, 26, 30, 26, 35, 26, 28, 34, 29, 23, 28
 
  Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a mediana do conjunto:  
A
  27.
B
  26.
C
  29.
D
  28.
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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.
 
Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta:
 
A
 Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos. 
B
 Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.
C
  Representa dados da medição de uma variável contínua. 
D
 Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão.
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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 – V – F
B
V – V – V.
C
V – F – V.
D
F – V – V.
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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.