Colaborar - Av1 - Análise Exploratória de Dados - Eda

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Av1 - Análise Exploratória de Dados - Eda
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Informações Adicionais
Período: 06/02/2023 00:00 à 06/03/2023 23:59
Situação: Cadastrado
Tentativas: 3 / 3
Pontuação: 2500
Protocolo: 867870553
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1)
a)
b)
c)
d)
e)
2)
As variáveis tanto em Python quanto em R não possuem um comando para serem declaradas, ou seja,
são criadas quando se atribui um valor a elas. Ambas as linguagens possuem regras para que variáveis
sejam criadas.
Assinale a alternativa correta em relação a criação das variáveis em R.
Alternativas:
1ano=10
ano base=10
_ano=10
ano.base=10  Alternativa assinalada
FALSE=10
Quatro jovens chegarão ao final da disputa dos jogos regionais que ocorre entre clubes da cidade. A
última prova é a luta. Para participar dessa luta os quatro jovens atletas vão disputar na categoria até 60 kg,
Peso-leve e foram submetidos a dietas balanceadas e atividades físicas de acordo com o indicado pelo seus
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javascript:void(0);
javascript:void(0);
a)
b)
c)
d)
e)
3)
a)
b)
técnicos. Foram realizadas quatro "pesagens" antes do início do torneio. De acordo com o regulamento, a
primeira luta sempre ocorre entre o atleta mais regular e o menos regular em relação ao peso. A tabela
apresenta as informações.
Atleta Peso 1Peso 2Peso 3Peso 4
I 73 69 67 60
II 80 72 69 59
III 71 67,5 64 60
IV 81 72 66 59,5
Assinale a alternativa que apresenta corretamente quais os atletas vão realizar a primeira luta.
Alternativas:
Atletas I e II
Atletas III e IV  Alternativa assinalada
Atletas I e III
Atletas I e IV
Atletas II e IV
Nos dias de hoje cada vez mais pessoas empresas estão presentes nas redes sociais e a análise de dados
está ganhando cada vez espaço com esse público novo que querem ser reconhecido pelo seu trabalho de
digital influencer. Através da análise de dados nas redes sociais as marcas compreendem o comportamento,
as necessidades e os gostos de seu público.
De acordo com as informações apresentadas na tabela a seguir, faça a associação dos CONCEITOS contidos
na Coluna A com seus respectivos NOMES, apresentados na Coluna B.
COLUNA A COLUNA B
I.  Números, taxas ou razão que indicam que o objetivo
está sendo alcançado, incluindo avaliação qualitativa.
1. OBJETIVO
II. O que se quer alcançar? 2. METAS
III. Tradução do objetivo em número verificáveis × tempo 3. MÉTRICA
IV. O que pode ser mensurado quantitativamente? 4. KPI
Assinale a alternativa que apresenta a associação CORRETA entre as colunas.
Alternativas:
I - 4; II - 3; III - 2; IV - 1.
I - 2; II - 1; III - 4; IV - 3.
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c)
d)
e)
4)
a)
b)
c)
d)
e)
5)
I - 4; II - 1; III - 2; IV - 3.  Alternativa assinalada
I - 3; II - 4; III - 1; IV - 2.
I - 1; II - 3; III - 2; IV - 4.
O enriquecimento de dados pode ser feito tanto pela criação de novas variáveis, como pelo cruzamento
de duas bases de dados, podendo ainda ser feito a utilização das duas estratégias no mesmo projeto de
ciência de dados.
Assinale a alternativa que traz um código em linguagem R que corretamente cria uma nova variável à base
de dados A e que faz o cruzamento desta base com uma base externa B.
Alternativas:
library(ggplot2)
A<- data.frame(chave=c(3,4,5,15,26), medida1=c(12,15,36,58,21))
B<- data.frame(chave=c(4,5,8,15,26), medida2=c(85,90,100,101,120))
A$medida3<-((A$medida1^2)/50)*100
A<- data.frame(chave=c(3,4,5,15,26), medida1=c(12,15,36,58,21))
B<- data.frame(chave=c(4,5,8,15,26), medida2=c(85,90,100,101,120))
A$medida3<-((A$medida1^2)/50)*100
plot(A,B,by="chave")
library(tidyverse)
 A<- data.frame(chave=c(3,4,5,15,26), medida1=c(12,15,36,58,21))
B<- data.frame(chave=c(4,5,8,15,26), medida2=c(85,90,100,101,120))
A$medida3<-((A$medida1^2)/50)*100
left_join(A,B,by="chave")
 Alternativa assinalada
library(tidyverse)
A<- data.frame(chave=c(3,4,5,15,26), medida1=c(12,15,36,58,21))
B<- data.frame(chave=c(4,5,8,15,26), medida2=c(85,90,100,101,120))
left_join(A,B,by="chave")
library(tidyverse)
A<- data.frame(chave=c(3,4,5,15,26), medida1=c(12,15,36,58,21))
A$medida3<-((A$medida1^2)/50)*100
left_join(A,B,by="chave")
As inconsistências de formato acontecem quando uma variável de determinado tipo definido é lida pelo
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a)
b)
c)
d)
e)
software como outro formato em função de algum erro de preenchimento, como inclusão de letras, espaços
ou caracteres especiais. Nesta situação, a utilização da variável em análises estatísticas acaba sendo
significativamente prejudicada.
Assinale a alternativa que traz o código em R que cria um conjunto de dados com inconsistência de formato
para a variável quantitativa.
Alternativas:
 data.frame(nome=c("José", "Marcos", "Antônio", "Carlos"), valor=c(58, 75, 5825, 69)).
 data.frame(nome=c("José", "Marcos", "Antônio", "Carlos"), valor=c(0, 0, 0,0)).
 data.frame(nome=c("José", "Marcos", "Antônio", "Carlos"), valor=c(58, “75a”,
5825, 69)).
 Alternativa assinalada
 data.frame(nome=c("José", "Marcos", "Antônio", "Carlos"), valor=c(NA, 75, NA, 69)).
 data.frame(nome=c("José", "Marcos", "Antônio", "Carlos"), valor=c(580, NA, NA, 0)).
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