Grátis: O Tableau é um software destinado ao segmento de analytics (análises de dados) desenvolvido pela empresa que leva o mesmo nome, uma das suas caract... – Questões Respondidas

Direito Empresarial

ULBRA

O Tableau é um software destinado ao segmento de analytics (análises de dados) desenvolvido pela empresa que leva o mesmo nome, uma das suas características é : a. É a capacidade de modificar cálculos e testar diferentes cenários em análises sofisticadas, utilizando vários conjuntos, grupos e segmentações. b. Todas as alternativas estão corretas. c. É uma ferramenta da IBM que inclui recursos de análise preditiva intuitivos e fáceis de usar, com uma extensa biblioteca de algoritmos e modelos estatísticos avançados. d. É concorrente de peso do Google Analytics. e. Software de análise de dados e inteligência de negócios da Microsoft.

Ridelc Ahcor Arierep

há 2 anos

Ridelc Ahcor Arierep

há 2 anos

16

Respostas

Ed

há 2 anos

A alternativa correta é: a. É a capacidade de modificar cálculos e testar diferentes cenários em análises sofisticadas, utilizando vários conjuntos, grupos e segmentações.

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Para que seja exibido a matriz abaixo: Qual a biblioteca e atributo devem ser utilizados: a. Numpy e shape. b. Numpy e tensor. c. Pandas e shape. d. Pandas e Numpy. e. Pandas e tensor.

Sabemos que o termo biblioteca em programação, é utilizado para representar uma coleção de subprogramas que auxiliam no desenvolvimento de softwares. Sobre a biblioteca NumPy a questão correta é:

a. É usado para a criação de redes neurais artificiais.
b. É utilizada principalmente para realizar cálculos em Arrays, sejam eles comuns ou multidimensionais.
c. Possui Dataframes.
d. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
e. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.

Marque a alternativa que apresenta uma vantagem de se utilizar a Linguagem Python

a. Multiplataforma.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Python é usado para “Scripting and Automation”.
d. Python é usado no desenvolvimento da Web.
e. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI).

Vários métodos estatísticos são utilizados para o Machine Learning alcançar o desempenho esperado. Sobre o método clustering é correto afirmar:

a. É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
b. É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída.
c. É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.

Análise de dados é um processo que a partir de dados brutos é realizada a inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados. As etapas de processamento desses dados são as seguintes: I - Observação, questionamento, hipóteses; II - Experimentação, análise dos resultados e conclusão; III - Observação, carregamento dos dados, análise dos resultados; IV - Experimentação e análise e limpeza dos dados. Assinale a alternativa correta:

a. Alternativas III e IV estão corretas.
b. Somente a alternativa IV está correta.
c. Alternativas I e II estão corretas.
d. Somente a alternativa I está correta.
e. Alternativas I e III estão corretas.

Regressão linear é uma das técnicas utilizadas para o planejamento do modelo analítico de dados. Podemos afirmar que: ( ) É utilizada para entender e comparar dados, possibilitando a identificação do comportamento do dado analisado ( ) É uma técnica estatística que pode ser utilizada para efetuar uma análise preditiva. ( ) A modelagem gráfica da regressão linear consiste de folhas, também chamadas de nós, e ramos. ( ) Realiza projeções e estudos dos dados, classificando matematicamente quais são os mais relevantes para o estudo. Assinale a alternativa correta:

a. V; V; F; F.
b. V; F; F; F.
c. V; V; V; V.
d. V; V; F; V.
e. V; F; F; V.

Sobre o aprendizado não-supervisionado é correto afirmar: I - O objetivo é de identificar os padrões existentes nos dados sob análise, suas similaridades (conforme critério estabelecido), suas diferenças e efetuar um agrupamento consistente das informações analisadas. II- No aprendizado não-supervisionado, o algoritmo não recebe os rótulos de entrada e, portanto, não conhece os rótulos de saída que devem ser gerados III - Têm o objetivo de fazer previsões baseados no conjunto de dados que estão sendo analisados, sejam eles dados históricos ou não, eles são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida. IV - Os resultados desse tipo de algoritmo são geralmente marcados como classificação e regressão. Assinale a alternativa correta:

a. Apenas as alternativas I e III estão corretas.
b. Apenas as alternativas I e II estão corretas.
c. Apenas as alternativas II e III estão corretas.
d. Apenas a alternativa I está correta.
e. Apenas a alternativa IV está correta.

A analítica preditiva pode ser definida também como previsões com nível de granularidade mais detalhado, baseando-se em pontuações preditivas probabilísticas para cada elemento organizacional individual. A Previsão de Churn é um dos tipos de análise preditiva e caracteriza-se por: I - Ser o estudo do percentual de clientes que solicita o cancelamento do serviço contratado em determinado intervalo de tempo. II - Descrever e organizar os dados com objetivo de facilitar a compreensão e utilização das informações que serão extraídas. III - Ofertar um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já possui ou esteja em processo de compra. IV - Métrica que indica quantos clientes deixaram determinado produto. Assinale a alternativa correta:

a. Apenas a I e IV estão corretas.
b. Apenas a IV está correta.
c. Apenas a II está correta.
d. Apenas a II e III estão corretas.
e. Apenas a I e III estão corretas.

Qual é a sequência correta de técnicas de análise de dados?

a. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica;
b. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística.
c. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais.
d. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
e. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica, decomposição em valores singulares, clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana.