Análise Estatística de Dados (17320)

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1 - A competência para elogiar consiste em um elemento relevante para a obtenção e manutenção da qualidade das relações interpessoais. Essa competência pode ser compreendida como...
 Assinale a alternativa que completa corretamente a frase:
	
	A) Uma habilidade eficaz em decodificar, interpretar e responder determinadas mensagens.
	
	XXX (B) Um comentário positivo direcionado ao indivíduo, sobre ele mesmo ou algo realizado por ele.
	
	C) Um conhecimento aprimorado sobre nossas emoções, pensamentos e comportamentos.
	
	D) Uma habilidade essencial para controlar nossos desempenhos e dos indivíduos com quem convivemos.
2 - As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão uma ideia condensada de todo o conjunto de dados. Dentre as medidas de posição temos a média aritmética, a qual representa o valor central do conjunto de dados.
Um professor fez uma avaliação na turma e o conjunto de notas foi: 
6; 5.6; 7; 8; 9; 10; 5; 7; 8.9; 4.3; 8.1; 4.1; 7.8; 3.2 ;9
 Avalie os itens abaixo e assinale a opção que contém a média aritmética do conjunto: 
	
	A)    7,23.
	
	B)    6,59.
	
	C)    6,15.
	
	XXX (D)    6,87. 
	
	
3 – O automonitoramento do desempenho das relações interpessoais oportuniza o desenvolvimento de habilidades sociais significativas no campo metacognitivo e afetivo-comportamental.
Nesse contexto, analise as sentenças que seguem sobre automonitoria:
 I – É a capacidade de compreender as suas próprias emoções, pensamentos e comportamentos.
II – As pessoas com essa habilidade têm maior probabilidade de sucesso em circunstâncias complexas.
III – As pessoas com essa habilidade apresentam autoestima e autoconfiança elevadas.
IV – As pessoas com essa habilidade possuem menor controle da impulsividade.
 Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta:
	
	A) As sentenças I, III e IV estão corretas.
	
	B) As sentenças I, II, III e IV estão corretas.
	
	XXX (C) As sentenças I, II e III estão corretas.
	
	D) As sentenças I, II e IV estão corretas.
	
	
4 -  As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão uma ideia condensada de todo o conjunto de dados. Podemos definir a mediana como uma medida de posição que ocupa a posição central de um conjunto de dados. Ela é o valor que divide um conjunto de dados (ordenados) em dois subconjuntos de mesmo número de elementos.
Considere a amostra das idades dos alunos de pós-graduação do curso de Ciências de Dados.
29, 27, 25, 39, 29, 27, 41, 31, 25, 33, 27, 25, 25, 23, 27, 27, 32, 26, 24, 36, 32, 26, 28, 24, 28, 27, 24, 26, 30, 26, 35, 26, 28, 34, 29, 23, 28
 Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a mediana do conjunto:  
	
	A)   26.
	
	B)   29.
	
	XXX (C)   27.
	
	D)   28.
	
	
5 - Os gráficos podem mostrar o desempenho do negócio em determinado período de tempo, evidenciando os pontos que precisam ser otimizados, e proporcionam aos setores da organização elaborar um planejamento eficiente, baseando-se em dados consistentes.
Com base no que foi visto sobre gráficos, responda ao próximo questionamento. Para gerar os gráficos é preciso seguir alguns princípios.
Assinale a opção que informa corretamente o que é necessário para construir um gráfico:
	
	A) O gráfico precisa ser claro e legível, mas não é necessário fornecer legenda e nota de rodapé.
	
	XXX (B) O gráfico precisa ser claro e legível, e fornecer uma legenda clara que descreva as informações contidas. O gráfico pode conter várias informações, como: Título e Nota de rodapé. 
	
	C) O gráfico precisa ser claro e legível, porém, devido à sua simplicidade, não há necessidade de colocar título.
	
	D) O gráfico não precisa ser claro e legível, pois somente com a sua visualização podemos entender as informações.
6 - 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) Face a face. 
	
	B) Telemarketing.
	
	C) Questionário.
	
	XXX (D) Entrevista.
	
	
7 - 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.
 
8 - 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:
	
	XXX (A) IV – III – I – II.
	
	B) II – III – I – IV.
	
	C) IV – III – II – I.
	
	D) III – II – IV – I.
9 - 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.
Quais são os tipos de técnicas da aprendizagem supervisionada? Marque o item correto:
	
	XXX (A) Classificação e Previsão.
	
	B) Agrupamento espontâneo.
	
	C) Somente classificação. 
	
	D) Somente previsão.
10 - 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) Calcular a probabilidade de os clientes comprarem o novo produto desenvolvido. 
	
	B) Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
	
	XXX (C) Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
	
	D) Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características próprias.
11 - 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:
	
	XXX (A)   Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
	
	B)   Para calcular a probabilidade de vendas.
	
	C)   Para estimaro total de vendas em um período.
	
	D)   Para analisar o perfil do cliente.
12 - 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:
	
	XXX (A)   Definição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.
	
	B)    Não é necessário gerar pontos de semente.
	
	C)   Somente pela definição do pesquisador.
	
	D)   O algoritmo gera de forma automática. 
13 - Os gráficos podem mostrar o desempenho do negócio em determinado período de tempo, evidenciando os pontos que precisam ser otimizados, e proporcionam aos setores da organização elaborar um planejamento eficiente, baseando-se em dados consistentes.
Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta: 
	
	A)  Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão.
	
	XXX (B)  Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.
	
	C)  Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos. 
	
	D)   Representa dados da medição de uma variável contínua. 
14 - 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.
Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção verdadeira:
	
	XXX (A) Ela pode ser em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
	
	B) Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.
	
	C) Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
	
	D) Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
15 - 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.
Quais os métodos a seguir são classificados como não supervisionados. Marque o item correto: 
	
	A) Clustering, Anomaly detection, Association mining e Classificação. 
	
	B) Clustering, Anomaly detection, Association mining e Previsão.
	
	XXX (C) Clustering, Anomaly detection, Association mining e Latent variable models.
	
	D) Clustering, Anomaly detection, Classificação e Previsão.
16 - Segundo Witten e Frank (2005), as medidas de similaridade consistem em um aprendizado baseado em instância, em que cada nova instância é comparada com as existentes usando uma métrica de distância, e a instância existente mais próxima é usada para atribuir a classe à nova. Isso é chamado de método de classificação de vizinho mais próximo.
Dentre as medidas de similaridade, temos a Distância Euclidiana, a qual é definida como a soma da raiz quadrada da diferença entre x e y em suas respectivas dimensões.
Sobre essa medida, podemos afirmar. Assinale a opção correta:
	
	A) A Distância Euclidiana é definida pela soma das diferenças entre x e y em cada dimensão.
	
	B) Podemos definir como a medida generalizada de distância que explica as correlações entre variáveis de modo que se pondera da mesma forma todas as variáveis.
	
	XXX (C) Podemos considerar como a medida mais conhecida, onde é frequentemente usada para medir a distância. Ela simplesmente é a distância geométrica no espaço multidimensional.
	
	D) Devido ao seu alto grau de complexidade, a Distância Euclidiana não pode ser aplicada de maneira significativa na análise multivariada.
17 - 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. 
	
	XXX (B) O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
	
	C) O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
	
	D) 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.
18 - 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) Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.
	
	XXX (D) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
19 - 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) V – V – F.
	
	B) F – V – V.
	
	XXX (C) V – V – V.
	
	D) V – F – V.
20 - 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.
 
Assinale a opção que aborda a característica correta sobre o aprendizado supervisionado.
	
	
	XXX (A) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
	
	
	B) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea.
	
	
	C) O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
	
	
	D) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features. 
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