Grátis: A analítica preditiva pode ser definida também como previsões com nível de granularidade mais detalhado, baseando-se em pontuações preditivas proba... – Questões Respondidas

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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.

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Ciência de Dados e ETL

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Vamos analisar cada afirmativa sobre a Previsão de Churn: I - Ser o estudo do percentual de clientes que solicita o cancelamento do serviço contratado em determinado intervalo de tempo. Verdadeiro, essa definição está correta, pois a previsão de churn envolve entender quantos clientes estão cancelando serviços. II - Descrever e organizar os dados com objetivo de facilitar a compreensão e utilização das informações que serão extraídas. Falso, essa afirmativa não se refere especificamente à previsão de churn, mas sim a uma etapa mais geral de análise de dados. III - Ofertar um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já possui ou esteja em processo de compra. Falso, essa afirmativa não é uma característica da previsão de churn, mas sim uma estratégia de marketing. IV - Métrica que indica quantos clientes deixaram determinado produto. Verdadeiro, essa definição está correta, pois a previsão de churn mede quantos clientes deixaram um produto ou serviço. Com base nas análises, as afirmativas corretas são I e IV. Portanto, a alternativa correta é: a. Apenas a I e IV estão corretas.

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A Ciência e Dados engloba diversas áreas, são elas:

a. Matemática Espacial, Conhecimento do Negócio e Modelagem.
b. Nenhuma das alternativas.
c. Estatística; Filosofia; Conhecimento do negócio e Matemática.
d. Estatística; Computação; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como análise preditiva, modelagem, engenharia e mineração de dados.
e. Previsão de Churn; de Upsell and Cross-Sell; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como análise preditiva, modelagem, engenharia e mineração de dados.

Sobre estes termos podemos afirmar que:
(a) ACURÁCIA
(b) ÁRVORE DE DECISÃO
(c) COMPUTAÇÃO COGNITIVA
(d) NPL
( ) Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.
( ) É definida como a proximidade de um resultado experimental com o seu valor de referência real.
( ) Esta técnica lida com dados não estruturados de texto, ela é capaz de caracterizar e explicar toda a diversidade das observações linguísticas que envolvem conversas, escrita e outras mídias.
( ) É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para classificação e para regressão.

a. d; b; c; a.
b. b; c; d; a.
c. a; b; c; d.
d. c; d; b; a.
e. c; a; d; b.

Sobre Machine Learning e Deep Learning, respectivamente é correto afirmar:

a. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída. É projetada para jogar o processamento para o banco de dados, de modo a aprimorar a performance.
b. É uma tendência de rápido crescimento que coloca o poder de acesso, mistura e transformação de dados nas mãos dos usuários organizacionais e outros profissionais não-técnicos; São utilizadas para limpar, perfilar e auditar dados – garantem que os dados sejam confiáveis.
c. É a capacidade da máquina imitar algumas características humanas, como a percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas; Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados.
d. Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; É comumente usados em aplicações onde dados históricos podem prever eventos futuros prováveis.
e. É capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; Ela tem como base a utilização das redes neurais profundas.

É muito importante a escolha de uma plataforma ETL para qualquer empresa, em função da arquitetura de seus dados. As características das soluções são:

(a) SnowPlow, Segment

(b) Stitch, Fivetran e Kondado

(c) Spark, Dremio

(d) Oracle, Google BigQuery, PostgreSql, SnowFlake

( ) Armazenamento de Dados

( ) Transformação de Dados

( ) Extração e carregamento de dados

( ) Coleta de dados

Escolha a alternativa correta:

a. c; a; b; d.
b. d; c; b; a.
c. a; b; c; d.
d. a; c; d; b.
e. a; b; d; c.

A análise preditiva é o uso de dados históricos, algoritmos estatísticos, modelagem preditiva e técnicas de machine learning, são tipos de Análise Preditiva:

Escolha a alternativa correta:

a. Data set e NoSQL
b. Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
c. Estatística descritiva e Estatística inferencial.
d. Previsão de Churn e Machine Learning.
e. Data Visualization e Machine Learning.

O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:

Escolha a alternativa correta:

a. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de redes neurais profundas”.
b. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar”.
c. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de Deep Learning”
d. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de entrada”.
e. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de saída.”

Quais são as ferramentas centrais de ETL que trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros vários aspectos do gerenciamento de dados?

Escolha a alternativa correta:

a. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
b. Datamining, data governance, virtualização e data warehouse.
c. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
d. Data quality, data governance, virtualização e metadados.
e. Data quality, compliance, virtualização e banco de dados.

Uma das grandes vantagens de se utilizar Python são os pacotes exclusivos para Ciência de Dados que podemos citar:

Escolha a alternativa correta:

a. Parsing, scikit-learn e NumPy.
b. Parsing, Kivy e Pandas.
c. Kivy, Parsing e REPL.
d. scikit-learn, NumPy e Kivy.
e. scikit-learn, NumPy e Pandas.

O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, é um ramo da ____________________.

Escolha a alternativa correta:

a. Deep Blue.
b. Inteligência Artificial.
c. Algoritmo Supervisionado.
d. Algoritmo Não Supervisionado.
e. Algoritmo por Reforço.

Sobre a biblioteca Panda do Python é correto afirmar:

Escolha a alternativa correta:

a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.
c. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.