Aplicações da Estatística em Diferentes Áreas

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1. Pergunta 1
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“Um crescente número de prestadores de serviços de saúde utiliza o machine learning para acionar uma abordagem de medicina de precisão orientada por dados que identifica opções de tratamento personalizado mais econômicas”. 
Fonte: INTEL. Como as empresas inteligentes avançam com Machine Learning. Disponível em: https://www.intel.com.br/content/www/br/pt/analytics/machine-learning/machine-learning-examples.html. Acesso em 05 abr. 2019.
O trecho acima traz informações sobre a aplicação do Machine Learning na área da saúde. Com base no conteúdo estudado e no trecho acima, a introdução de dispositivos e sensores neste segmento possibilita:
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1. 
entender a linguagem natural e adquirir hábitos do usuário.
2. 
a descoberta de possíveis fraudes. 
3. 
a redução de custos e o aumento da satisfação dos clientes.
4. 
a previsão de potenciais problemas futuros, com o objetivo de elevar a lucratividade. 
5. 
o acesso cadastral de pacientes ou o auxílio aos médicos na análise de dados.  
Resposta correta
2. Pergunta 2
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“Estatística descritiva é o ramo da estatística que visa sumarizar e descrever qualquer conjunto de dados. Em outras palavras, é aquela estatística que está preocupada em sintetizar os dados de maneira direta, se preocupando menos com variações e intervalos de confiança dos dados."
Fonte: FM2S. Estatística descritiva básica e centralidade. Disponível em: < https://www.fm2s.com.br/estatistica-descritiva-basica-e-centralidade/>. Acesso em: 27 fev. 2019.
O trecho acima traz a definição de Estatística Descritiva, ressaltando a sua importância para a Análise de Dados. A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito, é possível afirmar que: a análise utilizada para captar informações que apontam possíveis modelos que serão utilizados na fase posterior é conhecida como:
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1. 
Inferência Estatística.
Resposta correta
2. 
Moda. 
3. 
Testes Estatísticos Significativos. 
4. 
Medidas Estatísticas. 
5. 
Mediana. 
3. Pergunta 3
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Leia o excerto a seguir:
“A agilidade na análise de dados, portanto, é essencial para que o trabalho com informações estratégicas não seja perdido e resulte no crescimento da empresa e em sua competitividade. Fazer uma análise de dados de forma profissional e com a ajuda de ferramentas é uma saída para conseguir mais rapidez.” 
Fonte: FIVE ACTS. COMO A AGILIDADE NA ANÁLISE DE DADOS AJUDA NO CRESCIMENTO DA EMPRESA?. Disponível em: <http://www.fiveacts.com.br/como-agilidade-na-analise-de-dados-ajuda-no-crescimento-da-empresa/>. Acesso em 28 fev. 2019.
O trecho acima retrata a importância de uma análise de dados mais veloz, a fim de elevar a competitividade da empresa. A partir dessas informações e do conteúdo estudado, pode-se afirmar que esse novo conceito está relacionado à introdução de novas ferramentas de análise, chamadas de:
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1. 
Business Intelligence
2. 
Data Warehouse
3. 
Machine Learning
4. 
Data Streaming
Resposta correta
5. 
Big Data
4. Pergunta 4
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“Alberto Colares, co‐fundador da Kunumi, acredita que distribuir conhecimento e tecnologia tem como principal objetivo escalar a capacidade humana para encontrar respostas para os principais desafios contemporâneos”.
CANAL ENERGIA. Uso da inteligência artificial será foco da parceria entre a PSR e Kunumi. Disponível em: https://www.canalenergia.com.br/noticias/53094788/uso-da-inteligencia-artificial-sera-foco-da-parceria-entre-a-psr-e-kunumi. Acesso em 05 abr. 2019.  
O trecho acima trata da importância do conhecimento para a tomada de decisões. A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito do processo, o grande desafio que a gestão de conhecimento precisa enfrentar é:
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1. 
compreender e avaliar o conhecimento.
2. 
a eliminação da prática da ocultação dos aprendizados adquiridos.
Resposta correta
3. 
expor o conhecimento de maneira organizada. 
4. 
gerar custos e demandar esforços por parte da equipe.
5. 
tratar a saída de conhecimento.
5. Pergunta 5
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“Um levantamento da agência iProspect mostra que a confiança na marca é prioridade para os gestores de marketing. O estudo entrevistou 300 clientes ao redor do mundo e 88% deles afirmaram que, em um ambiente com baixa confiança do consumidor, construir uma boa imagem da empresa é fundamental.”
Fonte: LEITE, Jade Gonçalves Castilho. Confiança na marca é prioridade para gestores de marketing, segundo estudo. Disponível em: < https://www.consumidormoderno.com.br/2019/03/19/confianca-na-marca-e-prioridade-para-gestores-de-marketing-segundo-estudo/ Acesso em: 05 abr. 2019.
O trecho acima trata de uma pesquisa de avaliação que consiste em uma das aplicações da Estatística Inferencial. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). 
I. ( ) Estatística Inferencial é o conjunto de técnicas que possibilitam o uso dos dados providos de uma amostra para generalizações sobre a população.
II. ( ) Testes Estatísticos Significativos e o Estabelecimento dos níveis de confiança nas estimativas são alguns dos exemplos do conjunto de técnicas utilizados pela Estatística Descritiva.
III. ( ) Uma pesquisa estatística, seja de cunho eleitoral ou de mercado, trabalha com os dados que têm, por definição, demonstrar ou estimar aspectos específicos da população.
IV. ( ) A pesquisa de mercado busca, através de dados e informações, demonstrar aspectos dos consumidores e estimar parâmetros estatísticos em geral.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
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1. 
F, F, V, V.
2. 
V, F, F. V.
Resposta correta
3. 
V, F, V, F.
4. 
F, V, F, V.
5. 
V, V, F, F.
6. Pergunta 6
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“Dentro da inteligência artificial, o machine learning é a área que permite essa automatização a partir de bases de dados. Trata-se de uma tendência que deverá se destacar com força na área de TI.
A possibilidade de produzir modelos de análise de dados complexos, com alta precisão nos resultados e de forma cada vez mais rápida, tem feito com que as aplicações baseadas em machine learning recebam cada vez mais atenção.”
Fonte: SGA Tecnologia Inteligente. Conheça os métodos de machine learning mais populares. Disponível em: <https://sgatecnologia.com.br/conheca-os-metodos-de-machine-learning-mais-populares/>. Acesso em: 27 fev. 2019.
O trecho acima trata da importância das aplicações do Machine Learning dentro das organizações e os seus modelos de aplicação. Assim, considerando as informações apresentadas e os conteúdos estudados, analise os métodos disponíveis a seguir e associe-os às suas respectivas características:
1) Aprendizado Supervisionado.
2) Aprendizado Não Supervisionado.
3) Aprendizado Semi-Supervisionado.
4) Aprendizado por reforço. 
( ) Possui basicamente três componentes principais, sendo o agente, também considerado o tomador de decisão; o ambiente, onde o agente realiza a interação e as ações que o agente pode realizar.
( ) Funciona plenamente com dados transacionais e também são utilizados para dividir os tópicos textuais e reconhecer pontos discrepantes nos dados.
( ) Geralmente é utilizada nas aplicações onde os dados históricos servem de base para prever eventos futuros.
( ) Pode ser utilizado com outros métodos como classificação, regressão e previsão. 
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
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1. 
4, 2, 1, 3.
Resposta correta
2. 
3, 1, 2, 4.
3. 
2, 4, 3, 1.
4. 
1, 2, 4, 3.
5. 
4, 1, 2, 3.
7. Pergunta 7
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“No processo de socialização ocorre a conversão do conhecimento tácito para o conhecimento explícito. É quando uma pessoa compartilha conhecimentos tácitos diretamente com outras pessoas. Trata-se de uma forma limitada de criação do conhecimento em que não se agrega insight de maneira sistemática ao conhecimento existente sobre alguma coisa.”
Fonte: Redação. A espiral do conhecimento. Revista Adnormas. 2018. Disponível em: https://revistaadnormas.com.br/2018/10/30/a-espiral-do-conhecimento.Acesso em 28 fev. 2019.
O trecho acima trata do processo de transição entre o conhecimento tácito para o explícito, evidenciando a limitação na disseminação do conhecimento através desse método. A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito, o método eficaz para captar conhecimentos de ordem crítica é denominado de:
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1. 
Stream Processing. 
2. 
Modernidade informacional.
3. 
Data Warehouse.
4. 
Fluxo contínuo de dados.
5. 
Gestão de lições aprendidas.
Resposta correta
8. Pergunta 8
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“O serviço de computação em nuvem Azure é o maior símbolo da nova Microsoft. A venda de licenças de programas como Windows e Office ainda é responsável por uma fatia considerável do faturamento e pelo grosso dos lucros.”
Fonte: TEIXEIRA JR, Sérgio. Como a Microsoft foi de desacreditada a empresa mais valiosa do mundo. Disponível em: <https://exame.abril.com.br/revista-exame/a-reinvencao-da-microsoft/>. Acesso 28 fev. 2019.
O trecho acima trata das inovações nos programas Windows e Office para se estabelecerem no mercado. A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito, o Office pode ser classificado como:
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1. 
Pesquisa Quantitativa.
2. 
Software Livre.
3. 
Pesquisa Qualitativa.
4. 
Análise de Dados.
5. 
Software Proprietário.
Resposta correta
9. Pergunta 9
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“Software que vem com permissão para qualquer um copiar, usar e distribuir, com ou sem modificações, gratuitamente ou por um preço. Em particular, isso significa que o código-fonte deve estar disponível.” 
Fonte: O SISTEMA OPERACIONAL GNU. Categorias de softwares livres e não livres. Disponível em: <https://www.gnu.org/philosophy/categories.pt-br.html>. Acesso em: 28 fev. 2019.
A partir dessas informações e do conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir sobre o conceito de software.
I. O texto apresenta características referentes ao software livre, em que não há a necessidade, dentre outras coisas, da aquisição de licenças. 
II. A modernidade informacional aumentou a capacidade de disseminação do conhecimento derivado da tecnologia. 
III. Softwares utilizados na análise qualitativa são programas que disponibilizam regressões relevantes, pois visualizam a condição de experimentar hipóteses, baseando-se nas vantagens originadas da informática.
IV. O conceito de que “problemáticas boas condicionam as boas análises” estão relacionadas aos dados qualitativos.
Está correto apenas o que se afirma em:
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1. 
III e IV.
2. 
II e IV.
3. 
I e III.
4. 
II e III.
5. 
I e II.
Resposta correta
10. Pergunta 10
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“Algumas ferramentas de análise de dados — como planilhas de Excel — podem oferecer um suporte bastante limitado para análises mais complexas. Os sistemas instalados devem condizer com as expectativas do negócio. Quanto mais robustas as ferramentas são, maior a capacidade de predição. Algumas delas, como o Apache Hadoop, NoSQL e Hive, são essenciais.”
TELIUM. Uma bola de cristal que repele más decisões: a TI preditiva eleva a vantagem competitiva empresarial. Disponível em: <http://www.amanha.com.br/posts/view/7262>. Acesso em 05 Abr. 2019.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s). 
I. ( ) A avaliação de um determinado serviço, que poderá ser bom, ruim ou regular, é um exemplo de variável categórica
II. ( ) Variáveis quantitativas discretas são obtidas através da contagem.
III. ( ) O processo de amostragem pode ser considerado como enviesado. Isso ocorre à medida que elementos de um determinado segmento da população são escolhidos, levando em consideração as amostragens anteriores.
IV. ( ) As amostras não aleatórias são utilizadas quando uma amostra é escolhida com a mesma probabilidade que outras.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
Ocultar opções de resposta 
1. 
V, V, F. F.
Resposta correta
2. 
V, F, F, V.
3. 
F, V, F, V.
4. 
F, F, V, V.
5. 
V, F, V, F.