curso Análise de Dados como suporte à tomada de decisão (ENAP) Exercício Avaliativo 1_ Revisão da tentativa

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Painel / Meus cursos / Análise de Dados como Suporte à Tomada de Decisão / Módulo 1 – Introdução à Análise de Dados / Exercício Avaliativo 1
Questão 1
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Iniciado em segunda, 14 jun 2021, 11:38
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 14 jun 2021, 11:39
Tempo
empregado 42 segundos
Notas 4,00/16,00
Avaliar 6,25 de um máximo de 25,00(25%)
Sobre o contexto atual da administração pública em relação à demanda de serviços e sua capacidade de
financiamento, escolha a alternativa que melhor descreve esse contexto:
Escolha uma opção:
a. Os recursos são suficientes e o governo não precisa buscar novas formas de extrair recursos.
b. A demanda por serviços públicos é reduzida e os recursos para financiamento são abundantes.
c. A demanda da população é crescente e a capacidade de extrair recursos da sociedade é limitada.
d. O volume de investimentos públicos é satisfatório e os serviços públicos oferecidos são de alta qualidade.
e. A demanda da população é crescente, mas existem condições favoráveis para ampliar a extração de
recursos da sociedade. 
A administração pública se encontra limitada em sua capacidade de ampliar a extração de recursos da
sociedade devido à já alta carga tributária, mas a demanda da sociedade cresce a cada dia. Esse é o atual dilema
enfrentado pela administração pública. 
A análise de dados tem grande potencial de contribuir para a melhoria da qualidade do gasto público. 
Assinale abaixo o que reflete esse potencial:
Escolha uma opção:
a. Elaboração de diagnósticos e análises dos gastos governamentais.
b. Suportar a tomada de decisão sobre a alocação dos recursos públicos.
c. Viabilizar a mensuração e o monitoramento dos resultados e impactos das políticas públicas.
d. Geração de subsídios para melhorias em rotinas, atividades e processos.
e. Todas as alternativas são corretas. 
Todas as opções refletem o potencial da análise de dados para melhoria da qualidade do gasto público.
O processo de tomada de decisão orientada por dados, ou DataDriven Decision Making – DDDM consiste no uso
de dados e análise para entender e gerenciar um negócio de forma mais eficaz. Todavia, para que realmente
haja êxito na adoção da DDD, dois fatores são essenciais: 
Selecione a alternativa que apresenta esses fatores:
Escolha uma opção:
a. Muitos dados e ferramentas de análise.
b. Ferramentas de análise e métodos sofisticados.
c. Equipe de analistas e estatísticos altamente especializados.
d. Cultura que apoie e incentive a decisão baseada em dados e um processo adequado de extração de
informação dos dados.
e. Uso de inteligência artificial e estatística. 
Embora todos os demais fatores mencionados possam contribuir para o êxito da DDDM, o essencial é que haja
uma cultura que apoie e incentive a decisão baseada em dados e um processo adequado de extração de
informação dos dados. 
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1 – Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2 – Pré-
Processamento de dados
Módulo 3 – Análise
Descritiva
Módulo 4 –
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de Encerramento
 Painel
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 6
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Ao adotar a DDDM, alguns aspectos críticos devem ser levados em consideração. 
Escolha a alternativa que melhor representa esses aspectos:
Escolha uma opção:
a. Extrair valor dos dados não é uma tarefa simples.
b. Requer esforço e investimento.
c. Requer a ajuda de analistas para entender e significar dados.
d. Baixa disponibilidade de pessoas com habilidades analíticas.
e. Todas as alternativas estão corretas. 
Todas alternativas correspondem a aspectos críticos da DDDM que devem ser considerados ao adotá-la: a
dificuldade da tarefa de extração de valor dos dados; o esforço e o investimento requeridos; a necessidade de
auxílio de analistas para entender e significar dados; e a baixa disponibilidade de pessoas com habilidades
analíticas. 
A análise de dados consiste no processo de desenvolvimento de decisões ou recomendações para ações para
resolver problemas reais baseadas em insights gerados a partir de dados históricos. Os métodos de análise de
dados podem ser classificados em três categorias. 
Escolha a alternativa que elenca essas categorias:
Escolha uma opção:
a. Análise numérica, qualitativa e quantitativa
b. Análise descritiva, preditiva e prescritiva
c. Análise estatística, matemática e multivariada
d. Análise descritiva, exploratória e explicativa
e. Todas as alternativas estão corretas 
Os métodos de análise de dados são classificados nas seguintes categorias de análise: descritiva, preditiva e
prescritiva. 
Na análise descritiva são extraídos pontos especiais de atenção e são explicados de forma a analisar o histórico
de determinado tema. A informação mostra tendências e ocorrências que permitem que as partes interessadas
analisem os resultados e eventos passados.
Com a análise preditiva é possível prever o que acontece com base nos dados históricos. O ponto mais crucial é
a qualidade dos dados que temos, para que a previsão seja o mais precisa possível. 
Já por meio da análise prescritiva, com base em resultados anteriores, os usuários entenderão e tomarão
melhores decisões sobre o que precisa ser feito para obter os resultados desejados para o futuro. Isso quer
dizer que a análise prescritiva permite efetivamente desenhar recomendações para possíveis situações futuras
com base em dados históricos.
A utilização da análise de dados pode trazer vários benefícios para as organizações. 
Quais alternativas melhor descreve esses benefícios?
Escolha uma opção:
a. Promove tomada de decisões mais assertivas.
b. Permite antecipação de tendências. 
c. Ajuda a detectar fraudes e crimes.
d. Promove a eficiência e a efetividade.
e. Todas as alternativas estão corretas.
A opção E é a resposta correta porque as alternativas A, B, C e D correspondem a benefícios da análise de dados:
Promove tomada de decisões mais assertivas; Permite antecipação de tendências; Ajuda a detectar fraudes e
crimes; e Promove a eficiência e efetividade. 
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
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Análise de Dados
Módulo 2 – Pré-
Processamento de dados
Módulo 3 – Análise
Descritiva
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Questão 7
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 8
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos. 
Qual das opções descreve o objetivo da análise de dados descritiva?
Escolha uma opção:
a. Buscar conhecer o que está acontecendo, entender tendências e causas.
b. Buscar conhecer o que acontecerá e porque acontecerá.
c. Realizar previsões com base em dados históricos. 
d. Recomendar ações e decisões.
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da análise de dados descritiva é buscar conhecer o que está acontecendo, entender
tendências e causas, as demais alternativas refletem objetivos das análises de dados preditiva e prescritiva.
A análise de dados descritiva possui dois ramos principais. 
Quais são eles?
Escolha uma opção:
a. Data warehouse e Business intelligence
b. Estatística e Business intelligence
c. Data warehouse e estatística 
d. Estatística e processamento analítico online
e. Nenhuma das alternativas
Os dois ramos principais da análise de dados descritiva são: estatística e processamento analítico online.
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos. 
Qual das opções descreve o objetivo da análise de dados preditiva?
Escolha uma opção:
a. Realizar recomendações com base em dados históricos.
b. Buscar conhecer o que aconteceu e o que está acontecendo.
c. Determinar o que é mais provável de acontecer no futuro a partir dos dados históricos. 
d. Recomendar ações e decisões.
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da análise de dados preditiva é determinar o que é mais provável de acontecer no futuro a
partir dos dados históricos. As demais alternativas refletem objetivos das análises de dados descritiva e
prescritiva. 
A mineração de dados consiste no processo não trivial de identificar padrões válidos, novos, potencialmente
úteis e ulteriormente compreensíveis junto a bases de dados estruturados. 
Quais tipos principais de padrões são identificados pela mineração de dados?
Escolha uma opção:
a. Tendências, preferências, discrepâncias e correlações
b. Tendências, preferências, correlações e agrupamentos 
c. Associações, previsões, correlações e relações sequenciais
d. Associações, previsões, agrupamentos e relações sequenciais
e. Associações, correlações, agrupamentos e dependências
Os tipos principais de padrões são identificados pela mineração de dados são: associações, previsões,
agrupamentos e relações sequenciais.
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
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Análise de Dados
Módulo 2 – Pré-
Processamento de dados
Módulo 3 – Análise
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Questão 11
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 12
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 13
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Cada categoria de análise de dados tem seus objetivos específicos. 
Qual das opções descreve o objetivo da Análise de Dados Prescritiva?
Escolha uma opção:
a. Buscar conhecer o que está acontecendo, entender tendências e causas.
b. Buscar conhecer o que acontecerá e porque acontecerá. 
c. Realizar previsões com base em dados históricos.
d. Reconhecer o que está acontecendo, bem como que deve vir a acontecer, e recomendar decisões para
obtenção do melhor desempenho possível.
e. Nenhuma das alternativas está correta.
O principal objetivo da Análise de Dados Prescritiva é reconhecer o que está acontecendo, bem como o que deve
vir a acontecer, e recomendar decisões para obtenção do melhor desempenho possível. As demais alternativas
refletem objetivos das análises de dados descritiva e preditiva.
O principal objetivo da análise de dados prescritiva é reconhecer o que está acontecendo, bem como o que deve
vir a acontecer, e recomendar decisões para obtenção do melhor desempenho possível. 
Que tipos de recomendações a análise prescritiva pode fazer?
Escolha uma opção:
a. Uma decisão pontual do tipo sim/não.
b. Indicação de uma quantidade específica. 
c. A melhor alternativa entre muitas.
d. Um conjunto completo de planos de produção.
e. Todas as alternativas acima estão corretas.
A opção E é a resposta correta porque todas as alternativas anteriores correspondem a tipos de possíveis de
recomendações que podem ser realizadas pela Análise Dados Prescritiva: Uma decisão pontual do tipo sim/não;
Indicação de uma quantidade específica; Um conjunto completo de planos de produção; e a melhor alternativa
entre muitas.
Existe um tipo de produto de informação que possibilita, por exemplo, determinar a melhor maneira de otimizar
a plataforma de TI de uma organização a partir das variáveis que identificam as prioridades de negócios,
restrições de recursos e a tecnologia disponível. 
Qual das alternativas corresponde a esse tipo de produto de informação?
Escolha uma opção:
a. Consultas OLAP (Soluções de DW e BI)
b. Alertas 
c. Relatórios analíticos
d. Modelos prescritivos
e. Modelos preditivos
Sua resposta está incorreta.
Os modelos prescritivos são capazes de recomendar maneiras de otimizar resultado a partir das variáveis
decisórias e de restrições, aplicáveis ao exemplo mencionado no enunciado.  
Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
Decisão
Notas
Área do Participante
Módulo 1 – Introdução à
Análise de Dados
Módulo 2 – Pré-
Processamento de dados
Módulo 3 – Análise
Descritiva
Módulo 4 –
Desenvolvimento de
Painel de Business
Intelligence - BI
Módulo de Encerramento
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Questão 14
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 15
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 16
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
A análise de dados, conforme o SAS Institute Inc, pode ser classificada em 8 níveis de profundidade.  Em cada
nível são gerados produtos específicos de informação para responder a perguntas que possibilitem o
aprofundamento na compreensão do problema a ser resolvido com base em dados.
Qual dos produtos de informação é gerado no nível mais profundo de análise de dados?
Escolha uma opção:
a. Consultas OLAP (Soluções de DW e BI)
b. Relatórios padronizados
c. Modelos prescritivos
d. Modelos preditivos 
e. Relatórios analíticos
Sua resposta está incorreta.
Os modelos prescritivos são o produto gerado no nível mais profundo, o Nível 8 de análise de dados.
As consultas OLAP (Soluções de DW e BI) são geradas no nível 3; os relatórios padronizados, no nível 1; os
modelos preditivos, no nível 7; e os relatóriosanalíticos, nos níveis 5 e 6.
Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular bancos de dados, amplamente utilizada
para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a análise de dados. 
A descrição acima refere-se a qual das ferramentas de análise de dados a seguir?
Escolha uma opção:
a. RapidMiner
b. Excel
c. SQL 
d. R
e. Python
A opção correta é a C. SQL é a Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular bancos de
dados, amplamente utilizada para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a análise de dados.
O RapidMiner é uma plataforma de software para ciência de dados que consiste em um ambiente integrado
para preparação de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e análise preditiva.
Excel é o Aplicativo de planilhas eletrônicas de dados da Microsoft que disponibiliza uma grande variedade de
recursos para manipulação e análise de dados.
R é uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos.
Python é uma linguagem de programação, popular, interpretada, poderosa e fácil de aprender, que pode ser
usada para execução de matemática complexa, análise de dados, e inteligência artificial e aprendizagem de
máquina.
Linguagem de programação popular, utilizada para desenvolvimento de software de propósito geral, execução
de matemática complexa, análise de dados, inteligência artificial e aprendizagem de máquina. 
A descrição acima refere-se a qual das ferramentas de análise de dados a seguir?
Escolha uma opção:
a. SQL
b. RapidMiner 
c. R
d. Excel
e. Python
A opção correta é a E. Python é uma linguagem de programação popular, interpretada, poderosa e fácil de
aprender, que pode ser usada para execução de matemática complexa, análise de dados, e inteligência artificial
e aprendizagem de máquina.
SQL é a Linguagem de Consulta Estruturada que permite acessar e manipular bancos de dados, amplamente
utilizada para suportar o armazenamento, o acesso, a consulta e a análise de dados.
O RapidMiner é uma plataforma de software para ciência de dados que consiste em um ambiente integrado
para preparação de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e análise preditiva.
R é uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos.
Excel é o Aplicativo de planilhas eletrônicas de dados da Microsoft que disponibiliza uma grande variedade de
recursos para manipulação e análise de dados.
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Análise de Dados como
Suporte à Tomada de
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Análise de Dados
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Intelligence - BI
Módulo de Encerramento
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