Conceitos de Negócios e Estatística

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1. 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 calcular a probabilidade de vendas. 
C​) Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio. 
D) Para estimar o total de vendas em um período. 
 
2. 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 encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e uma 
série de outras variáveis independentes (denotadas por X). 
B) O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características. 
C) O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva. 
D) O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e 
somente uma variável independente (denotada por X). 
 
3. O planejamento deve ser realizado seguindo uma sequência de passos. O primeiro passo é a definição dos 
objetivos, ou seja, onde se deseja chegar. Em paralelo, deve-se analisar a situação atual, verificando onde se 
está e o que precisa ser feito para atingir o objetivo. A etapa que ocorre paralelamente à definição dos 
objetivos, chama-se... 
 
Assinale a alternativa que completa corretamente a frase: 
 
A) Ameaças. 
B) Diagnóstico. 
C) Estratégia. 
D) Oportunidades. 
 
4. Tanto as empresas como as famílias podem elaborar um planejamento para que as metas estabelecidas sejam 
alcançadas. No planejamento, são estabelecidas ações baseadas em estudos dos ambientes interno e externo. 
Sobre o planejamento e suas características, analise as sentenças que seguem: 
 
I – O planejamento deve ser um processo rígido, no qual as ações não podem ser alteradas. 
II – O planejamento é um processo dinâmico, pois novos objetivos podem ser inseridos. 
III – O planejamento deve ser fundamentado em aspectos emocionais e informações concretas. 
IV – O planejamento tem como objetivo melhorar o desempenho e antecipar situações. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta: 
 
A) As sentenças II e IV, estão corretas. 
B) As sentenças I e IV, estão corretas. 
C) As sentenças II e III, estão corretas. 
D) As sentenças I e III, estão corretas. 
 
5. 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) Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não. 
D) Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o produto X. 
Cor dos olhos. 
 
6. 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 - V - V - V. 
B) F - V - F - F. 
C) F - V - V - F. 
D) F - F - F - F. 
 
7. 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) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto. 
B) Os clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado? 
C) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período. 
D) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características 
 
8. 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) Entrevista. 
B) Face a face. 
C) Telemarketing. 
D) Questionário. 
 
9. 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:Habitantes da cidade de São Paulo X: Quadra invernosa. 
D) Y: Quadra invernosa X: Casos de dengue 
 
10. 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) F-F-F. 
B) V-V-V. 
C) V-V-F. 
D) V-F-F. 
 
11. Para garantir o sucesso de um planejamento, ele deve seguir uma sequência de ações que são ordenadas de 
modo a analisar o presente e o futuro, sempre tendo como ponto final nossos objetivos. 
 
Sobre o planejamento, assinale a alternativa correta: 
 
A) Não podemos definir um plano de ação como o mais adequado, pois os cenários estão em constante mudança. 
B) Depois de elaborado, o plano de ação deveser implantado, avaliado e adotadas medidas de correção sempre 
que necessário. 
C) O plano de ação deve considerar apenas o cenário futuro, realizando previsões baseadas na emoção e na razão. 
D) Uma vez definido, o plano de ação deve ser implantado e, caso julgado incoerente, deve ser refeito. 
 
12. 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 
 
13. 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 não gera resultados confiáveis, por esse motivo é pouco utilizada em empresas. 
C) 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. 
D) 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. 
 
14. 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) Pesquisas Discretas. 
B) Quantitativa. 
C) Qualitativa. 
D) Pesquisas Contínuas. 
 
15. 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) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado. 
B) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto. 
C) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período. 
D) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características. 
 
16. Um modelo representa de maneira simples a realidade criada no intuito de servir de instrumento de análise 
para algum objetivo de interesse. Ele é feito com base em suposições sobre o que deve ou não ser levado em 
consideração, ou, às vezes, com base em restrições sobre informações (PROVOST, 2013). 
 
Sobre o modelo preditivo é correto afirmar. Assinale a opção correta: 
 
 
A) A predição tem o propósito de classificar um valor desconhecido, o qual pode ser algo no futuro, porém 
também poderia ser algo no presente ou no passado. 
B) A predição tem o propósito de estimar um valor desconhecido, o qual pode ser algo no futuro, porém 
também poderia ser algo no presente ou no passado. 
C) A predição tem o propósito de estimar um valor desconhecido, o qual pode ser somente no presente. 
D) A predição tem o propósito de estimar um valor conhecido, o qual pode ser algo no futuro, porém 
também poderia ser algo no presente ou no passado. 
 
17. 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 não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados. 
B) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, 
somente se usados junto com medidas estatísticas. 
C) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em 
relação a outras medidas estatísticas. 
D) Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o 
suficiente para esta função. 
 
18. 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) Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em 
diferentes grupos. 
C) Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características próprias. 
D) Calcular a probabilidade de os clientes comprarem o novo produto desenvolvido. 
 
19. O planejamento é uma das funções básicas da administração de qualquer organização e pessoa, seja no ramo 
empresarial, educacional ou pessoal, sendo uma ferramenta que possibilita prever problemas e reduzir os 
impactos que eles trarão. Nesse sentido, podemos afirmar que o planejamento permite que... 
 
Assinale a alternativa que completa corretamente a frase: 
 
A) Sejam analisados os caminhos e suas chances de sucesso, rumo ao alcance dos objetivos. 
B) Sejam definidas as ações a serem seguidas, analisando o que é mais adequado de acordo com os objetivos. 
C) Sejam corrigidas imperfeições nos processos de trabalho, adequando o ambiente interno. 
D) Sejam organizados os recursos que serão utilizados, identificando pessoas para atribuir tarefas e funções 
 
20. 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) Não é necessário gerar pontos de semente. 
B) Somente pela definição do pesquisador. 
C) O algoritmo gera de forma automática. 
D) Definição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.