Avaliação - Análise estatistica de dados

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GABARITO | Avaliação da Disciplina (Cod.:645435)
Peso da Avaliação
10,00
Prova
66672458
Qtd. de Questões
20
Nota
9,50
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 Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
B Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
C Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
D Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado. 
O método aglomerativo é iniciado com cada padrão formando seu próprio agrupamento, e gradativamente os grupos são formados até que 
um único conjunto contendo todos os dados seja gerado (SILVA, 2005). Ao iniciar o processo, os grupos são pequenos e os elementos de 
cada grupo possuem um alto grau de similaridade.
 Como podemos medir a qualidade do agrupamento formado a partir do método aglomerativo? Assinale a opção correta: 
A  Através da média do agrupamento.
B   Através do coeficiente aglomerativo.
C   Através do coeficiente de correlação.
D  Através do desvio-padrão do agrupamento.
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
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.
B Melhorar a eficiência da tomada de decisão da empresa.
C Devido à complexidade do fluxo de informações, a análise de dados pode se tornar pouco eficiente.
D Baixa compreensão do mercado.
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.
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A+ Alterar modo de visualização
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( ) Caracteriza-se pela emissão de comportamentos.( ) Caracteriza-se pela pluralidade de comportamentos. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A III – I – II.
B II – I – III.
C III – II – I.
D I – II – III.
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 III – II – IV – I.
B II – III – I – IV.
C IV – III – I – II.
D IV – III – II – I.
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 Quantidade de clientes que compraram o produto X. Fumantes ou não Q. Quantidade de clientes que frequentam uma loja.
B Cor da pele. Aprovou ou não o produto Q. Quantidade de clientes. 
C Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o produto X. Cor dos olhos. 
D  Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não. 
  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.
   Sobre o KNN, marque V para verdadeiro e F para falso: 
  ( ) Para estimar a classe a que o elemento K pertença, o algoritmo KNN calcula os K-vizinhos mais próximos a K . 
  ( ) Na fase de classificação para um dado elemento de teste K, seus K-vizinhos mais próximos podem ser de uma mesma classe, e o 
algoritmo pode não conseguir decidir qual a classe a que esse elemento K pertença.
 
  ( ) Para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertença a algum conjunto formado, o classificador KNN busca os K elementos do 
conjunto de treinamento que tenham a menor distância do elemento desconhecido.
    Marque a opção que contém a sequência correta:
A  V-V-F.
B  V-V-V.
C  F-F-F.
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D  V-F-F.
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, porém não é usado na análise exploratória de dados.
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. 
D O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
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.
 
No seguinte exemplo: Na cidade de São Paulo, a Secretaria de Saúde deseja investigar se o número de casos de dengue aumenta com a 
chegada da quadra invernosa.
 Quem são nossas variáveis dependente e independente? Assinale a opção correta: 
A Y: Casos de dengue X: Quadra invernosa.
B Y: Casos de dengue X: Habitantes da cidade de São Paulo.
C Y: Quadra invernosa X: Casos de dengue.
D Y:Habitantes da cidade de São Paulo X: Quadra invernosa.
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, porém, somente se usados junto com
medidas estatísticas.
B Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
C Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
D Os gráficosnão são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.
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 Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
B Os clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado?
C Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
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D Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
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 Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
B Calcular a probabilidade de os clientes comprarem o novo produto desenvolvido. 
C Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características próprias.
D Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
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.
 Quais as vantagens que a análise de dados pode fornecer para a empresa? Assinale o item correto:  
A A análise de dados faz uso das medidas estatísticas para obter comparações apenas de grupos pequenos de clientes.
B
A análise de dados permite comparar grupos e obter um quadro simples e resumido do cenário de uma empresa, porém ela não é boa
para ser usada na tomada de decisões.
C
A análise de dados permite comparar grupos e obter um quadro simples e resumido do cenário de uma empresa, através dela um negócio
pode ter estratégias inteligentes perante o mercado. 
D A análise de dados não gera resultados confiáveis, por esse motivo é pouco utilizada em empresas.
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 e III e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e III estão corretas.
D As sentenças I, II e IV estão corretas.
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.
 Assinale a opção que contém a principal característica da técnica de regressão. 
A O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características.
B
O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e somente uma variável independente
(denotada por X).
C O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva.
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O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e uma série de outras variáveis
independentes (denotadas por X).
  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   Somente pela definição do pesquisador.
B    Não é necessário gerar pontos de semente.
C   O algoritmo gera de forma automática. 
D   Definição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.
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 F – V – V.
B V – F – V.
C V – V – V.
D V – V – F
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 Quantitativa.
B Pesquisas Discretas.
C Qualitativa.
D Pesquisas Contínuas.
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.
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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 pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente. 
D
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. 
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 consisteem uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas”. 
A Face a face. 
B Entrevista.
C Questionário.
D Telemarketing.
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