PROVA ANALISE ESTATISTICA DE DADOS

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Avaliação
Acadêmico / Notas e Avaliações / Gabarito
Avaliação da Disciplina
Disciplina: Análise Estatística de Dados (17320)
Nota: 9.5
Prova: 25343017
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 classi�cações 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) Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus per�s, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
B) Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
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. 
O planejamento consiste em uma atividade de previsão da ação a ser realizada, implicando de�nições de necessidades a atender, objetivos a atingir
dentro das possibilidades, procedimentos e recursos a serem empregados, tempo de execução e formas de avaliação.
 
LIBÂNEO, José Carlos. Organização e gestão da escola: teoria e prática. Goiânia: Alternativa, 2001.
 
Nesse sentido, analise as a�rmações que seguem e assinale V para verdadeiro e F para falso:
 
( ) Planejar ajuda a concretizar aquilo que se almeja.
( ) Planejar implica em reconhecer a atual realidade e identi�car as possibilidades de melhoria.
( ) Planejar é estabelecer as ações que serão executadas.
( ) Planejar é um processo de tomada de decisões.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas: 
A) V – V – V – V.
B) V – V – F – V.
C) V – V – V – F.
D) V – F – V – V.
A ambição é natural do ser humano, pois sempre estamos em busca de algo melhor, desejando novas conquistas. Queremos realizar muitas coisas,
porém encontramos di�culdades para escolher o que fazer primeiro e/ou como fazer o que queremos. Para auxiliar nessas escolhas, podemos utilizar a
ferramenta do planejamento pessoal.
 
Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta etapas de um planejamento pessoal: 
Alterar modo de visualização
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A) Estabelecer os objetivos, organizar-se, conhecer os limites/recursos disponíveis e revisar o planejamento.
B) Estabelecer os objetivos, organizar-se, conhecer os limites, aguardar as oportunidades e revisar o planejamento.
C) Estabelecer os objetivos, conhecer os limites/recursos disponíveis, aguardar as oportunidades e manter-se motivado.
D) Estabelecer os objetivos, conhecer os limites/recursos disponíveis, manter-se motivado e desconsiderar os riscos.
A Matriz SWOT é uma importante ferramenta de planejamento, sendo composta por quatro itens de análise do ambiente interno e externo. Diante disso,
assinale a alternativa que apresenta os possíveis aspectos identi�cados pela ferramenta citada: 
A) Resultados obtidos, di�culdades, boas práticas e desa�os.
B) Missão, valores, resultados esperados e competências.
C) De�ciências, grade de sucessos, áreas de foco e metas.
D) Pontos fortes, pontos fracos, oportunidades e ameaças.
  O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito
classi�car o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 
  Quais as medidas de distâncias usadas pelo algoritmo KNN? Assinale o item correto:
A)   Somente Distância Manhattan.
B)   Distância Manhattan e Centroide.
C)   Somente Distância Euclidiana.
D)   Distância Euclidiana e a Distância Manhattan.
Os algoritmos de classi�cação tem por objetivo: classi�car 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 classi�cação, responda à próxima questão.
 
Qual opção abaixo podemos de�nir como um problema de classi�cação? Marque o item correto:
 
A) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado. 
B) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
C) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
D) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
À medida que o mercado se torna tecnológico, o �uxo de informações �ca 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.
 
 Assinale a alternativa que contém de forma correta os impactos que a análise de dados pode trazer para uma empresa.
A) Baixa compreensão do mercado.
B) Com a aplicação da análise de dados, os custos de uma empresa podem aumentar, por conta do alto valor que precisa ser investido para gerar
informações consolidadas.
C) Melhorar a e�ciência da tomada de decisão da empresa.
D) Devido à complexidade do �uxo de informações, a análise de dados pode se tornar pouco e�ciente.
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).
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B) O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e somente uma variável independente (denotada
por X).
C) O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características.
D) O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva.
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 grá�cos 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:
 
A) Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
B) Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
C) Ela pode ser em formato de lista, tabela ou grá�co, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
D) Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.
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 grá�cos para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
 
Sobre o que aprendemos de grá�cos, marque o item correto:
 
A) Grá�cos identi�cam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, somente se usados junto com medidas
estatísticas.
B) Grá�cos identi�cam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
C) Os grá�cos não são con�áveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisoso su�ciente para esta função.
D) Grá�cos não podem identi�car padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
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 classi�cação de vizinho mais próximo.
 
Dentre as medidas de similaridade, temos a Distância Euclidiana, a qual é de�nida como a soma da raiz quadrada da diferença entre x e y em suas
respectivas dimensões.
 
Sobre essa medida, podemos a�rmar. Assinale a opção correta:
 
 
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A) Podemos considerar como a medida mais conhecida, onde é frequentemente usada para medir a distância. Ela simplesmente é a distância
geométrica no espaço multidimensional.
B) Devido ao seu alto grau de complexidade, a Distância Euclidiana não pode ser aplicada de maneira signi�cativa na análise multivariada.
C) A Distância Euclidiana é de�nida pela soma das diferenças entre x e y em cada dimensão.
D) Podemos de�nir como a medida generalizada de distância que explica as correlações entre variáveis de modo que se pondera da mesma forma
todas as variáveis.
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.
 
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Quem são nossas variáveis dependente e independente? Assinale a opção correta:
 
A) Y: Casos de dengue X: Habitantes da cidade de São Paulo.
B) Y:Habitantes da cidade de São Paulo X: Quadra invernosa.
C) Y: Casos de dengue X: Quadra invernosa.
D) Y: Quadra invernosa X: Casos de dengue.
A compreensão das técnicas estatísticas depende do entendimento de alguns conceitos básicos, como saber a diferença entre população e amostra.
População é todos os elementos do conjunto e a amostra é apenas uma parte desse conjunto.
 
Com base nos conceitos básicos das técnicas estatísticas, assinale a opção correta:
 
A)  Amostra: conjuntos de todos os elementos da população que será analisada.
B)  População: conjuntos de todos os itens que não têm características em comum.
C)  Estimador: característica não numérica estabelecida na amostra.
D) Parâmetro: característica que descreve a população.
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 de�nir como um problema de regressão? 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) Os clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado?
A Matriz SWOT é utilizada pelas organizações a �m de potencializar suas forças, eliminar as fraquezas, reduzir as ameaças e aproveitar as
oportunidades. Sobre os itens que compõe a Matriz SWOT, analise as sentenças abaixo:
I – As FORÇAS são as características da organização que a fortalecem, são vantagens competitivas.
II – As FRAQUEZAS são os aspectos externos que representam riscos à organização.
III – As OPORTUNIDADES são aspectos externos positivos que promovem melhorias na organização.
IV – As AMEAÇAS são as fragilidades da organização, suas desvantagens.
Sobre as sentenças acima, assinale a alternativa correta:
A) As sentenças I, II e IV estão corretas.
B) As sentenças I e III estão corretas.
C) As sentenças I, II e III estão corretas.
D) As sentenças II e IV estão corretas.
  O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito
classi�car 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 classi�cação 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.
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  ( ) Para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertença a algum conjunto formado, o classi�cador 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)  V-V-F.
B)  V-F-F.
C)  F-F-F.
D)  V-V-V.
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito
classi�car 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 per�l do cliente.
B)   Para estimar o total de vendas em um período.
C)   Para calcular a probabilidade de vendas.
D)   Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
A partir da coleta de dados, podemos extrair as informações sobre o fenômeno que desejamos avaliar, seja o per�l 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) Telemarketing.
B) Face a face. 
C) Entrevista.
D) Questionário.
O método aglomerativo é iniciado com cada padrão formando seu próprio agrupamento, e gradativamente os grupos são formados até que um único
conjunto contendo todos os dados seja gerado (SILVA, 2005). Ao iniciar o processo, os grupos são pequenos e os elementos de cada grupo possuem
um alto grau de similaridade.
 
Como podemos medir a qualidade do agrupamento formado a partir do método aglomerativo? Assinale a opção correta:
 
A)   Através do coe�ciente aglomerativo.
B)  Através da média do agrupamento.
C)   Através do coe�ciente de correlação.
D)  Através do desvio-padrão do agrupamento.
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 identi�car as percepções
humanas sobre produtos, serviços e empresas, a �m de apontar comportamentos e tendências.” De qual tipo de pesquisa o trecho se refere?
 
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Assinale a alternativa correta: 
A) Pesquisas Contínuas.
B) Pesquisas Discretas.
C) Qualitativa.
D) Quantitativa.
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