Visualização Computacional - COM400 - Atividade Avaliativa - Semana2

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Questão 1 Ainda não respondida Vale 2,00 ponto(s). Sobre o uso de visualização de dados para Big Data, assinale a alternativa que indica corretamente a importância da visualização de dados para grandes quantidades de dados. a. A visualização é importante porque é um processo que explora uma base de dados usando algoritmos (ferramentas) adequados para obter conhecimento. b. A visualização é importante, pois, além de poder ser usada para apresentar os resultados de uma análise, também pode ser recurso diferencial quando não há questões ou hipóteses acerca dos dados mapeadas antecipadamente. A visualização é importante, pois inclui a seleção e integração das bases de dados, a limpeza da base, a seleção e transformação dos dados, a mineração e a avaliação dos dados. d. A visualização tem uma importância relativa, ela só fará sentido em situações em que os dados a serem apresentados são numéricos. e. A visualização não é importante, pois, quando a análise é feita para Big Data, só é necessário usar técnicas de mineração de dados. Limpar minha escolha Questão 2 Ainda não respondida Vale 2,00 ponto(s). A visualização de dados em ambientes de Big Data desempenha um papel essencial ao tornar grandes quantidades de informações mais acessíveis. Através de representações gráficas, ela facilita tanto a análise quanto a comunicação dos dados, o que favorece a realização de decisões mais informadas em diversos contextos. Nesse sentido, com base nos assuntos estudados sobre planejamento de visualizações em big data, assinale a alternativa correta. a. Os perfis estratégicos utilizam grafos interativos para examinar dados não estruturados, pois esse tipo de visualização proporciona mais clareza que gráficos convencionais. b. brushing é uma técnica que destaca linhas irrelevantes e amplia a complexidade visual para revelar padrões ocultos. C. A redução dimensional em big data compromete a essência dos dados ao eliminar informações fundamentais em processos de visualização. d. modelo aninhado de Munzner considera os níveis de domínio, abstração, idioma e algoritmo para guiar o planejamento da visualização de dados. e. Os usuários com perfil estratégico demandam visualizações não convencionais, como grafos dinâmicos, para análise detalhada em tempo real. Limpar minha escolhaQuestão 3 Ainda não respondida Vale 2,00 ponto(s). planejamento da visualização de dados é uma etapa essencial para garantir que as informações sejam comunicadas de forma clara e eficaz. Envolve a definição dos objetivos da análise, a escolha adequada dos dados, a seleção dos tipos de gráficos mais apropriados e a organização visual dos elementos. Um bom planejamento contribui para uma visualização coerente, que facilita a interpretação e a tomada de decisões. Com base nos assuntos estudados sobre planejamento da visualização e perfis de usuários, interprete as afirmativas a seguir: I. modelo aninhado de quatro níveis, proposto por Tamara Munzner, organiza o planejamento da visualização em etapas com preocupações distintas, iniciando pelo domínio, que foca no público-alvo e nos objetivos da visualização. II. As visualizações voltadas ao perfil estratégico/informativo costumam utilizar gráficos complexos, como coordenadas paralelas e heatmaps interativos, já que são direcionadas a cientistas de dados experientes. III. perfil exige visualizações que permitam múltiplos níveis de análise, combinando fontes de dados distintas e detalhamento interativo para descoberta de conhecimento. IV. Os dashboards são mais adequados ao público com perfil exploratório, pois integram uma grande quantidade de dados técnicos com ênfase na análise granular de variáveis específicas. É correto o que se afirma em: a. II, III e IV, apenas. b. le III, apenas. C. le IV, apenas. d. I, e IV, apenas. e. I, III e IV, apenas. Limpar minha escolhaQuestão 4 Ainda não respondida Vale 2,00 ponto(s). Indique a alternativa que descreve corretamente a utilização da técnica de gráfico de dispersão. a. gráfico de dispersãoé usado para avaliar dados estatísticos codificados em regiões no mapa. b. gráfico de dispersãoé usado para apresentar a relação entre variáveis numéricas e categóricas, na qual cada entidade da variável categórica é representada por uma barra e o tamanho da barra representa valor numérico. C. gráfico de dispersão é usado para avaliar dados hierárquicos apresentados de forma gráfica, apresentado as proporções entre cada parte e o todo. d. gráfico de dispersãoé usado para avaliar a distribuição dos valores para uma única variável numérica. Essa variável é então cortada em várias posições (intervalos ou períodos de tempo) e o número de observações por posição (frequência), como um gráfico de barras para descrever dados qualitativos. e. gráfico de dispersãoé usado para avaliar o relacionamento entre duas variáveis usando o sistema de coordenadas cartesiano, permitindo visualizar a correlação e a dispersão dos dados. Limpar minha escolha Questão 5 Ainda não respondida Vale 2,00 ponto(s). No contexto de Big Data, algumas técnicas de visualização acabam sendo mais frequentes. Entre elas: 1. Gráfico de dispersão. 2. Gráfico de coordenadas paralelas. Marque a alternativa que descreve quando essas técnicas são mais adequadas para uso, na ordem em que foram apresentadas. a. 1 Informações geolocalizadas. 2 Relacionamento entre muitas variáveis; posicionamento (ranking); volume mais variedade. b. 1 Relacionamento entre duas variáveis; correlação e dispersão. 2 - Dados hierárquicos; entendimento do todo. C. 1 Dados hierárquicos; entendimento do todo. 2 Relacionamento entre duas variáveis; correlação e dispersão. d. 1 Relacionamento entre muitas variáveis; posicionamento (ranking); volume mais variedade. 2 Informações geolocalizadas. e. 1 Relacionamento entre duas variáveis; correlação e dispersão. 2 Relacionamento entre muitas variáveis; posicionamento (ranking); volume mais variedade. Limpar minha escolha