Analitica

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Analitica
Qual e o principal objetivo da analise de dados em uma empresa?
a) Armazenar grandes volumes de informacao
b) Tomar decisoes baseadas em evidencias
c) Reduzir o numero de funcionarios
d) Criar graficos coloridos para relatorios
Resposta explicativa: A analise de dados tem como objetivo principal transformar informacoes
brutas em insights uteis, permitindo que gestores tomem decisoes estrategicas baseadas em
evidencias concretas, e nao apenas em intuicao.
O que significa a sigla BI no contexto de Analitica?
a) Business Integration
b) Business Intelligence
c) Basic Information
d) Binary Interaction
Resposta explicativa: BI, ou Business Intelligence, refere-se a um conjunto de estrategias e
tecnologias usadas pelas empresas para coleta, analise e apresentacao de dados, auxiliando na
tomada de decisoes mais assertivas.
Qual e a diferenca entre dados estruturados e nao estruturados?
a) Dados estruturados sao organizados em tabelas, enquanto os nao estruturados nao tem formato
fixo
b) Dados estruturados sao criados manualmente, e os nao estruturados sao gerados
automaticamente
c) Dados estruturados sao mais confiaveis que dados nao estruturados
d) Nao ha diferenca significativa entre eles
Resposta explicativa: Dados estruturados sao organizados em tabelas e planilhas com colunas e
linhas bem definidas, enquanto dados nao estruturados incluem textos, imagens, videos e outros
tipos de informacoes que nao seguem um padrao fixo, exigindo tecnicas especiais para analise.
Qual tecnica analitica e mais adequada para identificar padroes em grandes volumes de dados
historicos?
a) Analise preditiva
b) Analise descritiva
c) Analise diagnostica
d) Analise exploratoria
Resposta explicativa: A analise descritiva e usada para examinar dados historicos e entender
tendencias ou padroes passados, sendo util para relatorios e dashboards que apresentam o
desempenho anterior da empresa.
A analise preditiva tem como funcao principal:
a) Prever resultados futuros com base em dados historicos
b) Organizar dados em categorias
c) Criar visualizacoes graficas
d) Detectar erros nos bancos de dados
Resposta explicativa: A analise preditiva utiliza algoritmos e modelos estatisticos para antecipar
tendencias e resultados futuros, ajudando as empresas a se prepararem para possiveis cenarios e
decisoes estrategicas.
Em Analitica, o que e um KPI (Key Performance Indicator)?
a) Um banco de dados relacional
b) Um indicador de desempenho-chave que mede a eficiencia de processos
c) Uma ferramenta de visualizacao de dados
d) Um tipo de algoritmo de machine learning
Resposta explicativa: KPIs sao metricas especificas usadas para medir o sucesso de um processo
ou objetivo organizacional, permitindo que gestores monitorem a performance e ajustem estrategias
quando necessario.
Qual a principal vantagem do uso de dashboards na analise de dados?
a) Substituir relatorios detalhados
b) Facilitar a visualizacao de informacoes importantes em tempo real
c) Garantir a seguranca dos dados
d) Reduzir o volume de dados armazenados
Resposta explicativa: Dashboards permitem visualizar de forma clara e imediata indicadores e
metricas relevantes, proporcionando acompanhamento em tempo real e facilitando a tomada de
decisoes rapidas e informadas.
O que caracteriza a analise prescritiva?
a) Avaliar o que aconteceu no passado
b) Prever tendencias futuras
c) Recomendar acoes ou decisoes com base em dados
d) Armazenar dados historicos
Resposta explicativa: A analise prescritiva vai alem da preditiva, sugerindo quais acoes devem ser
tomadas para atingir determinados objetivos, combinando dados historicos, modelagem preditiva e
regras de negocio.
Qual e o papel do Big Data na Analitica?
a) Substituir analises estatisticas tradicionais
b) Permitir processar e analisar grandes volumes de dados rapidamente
c) Garantir que todos os dados sejam precisos
d) Reduzir a complexidade dos relatorios
Resposta explicativa: Big Data envolve tecnologias e processos que permitem o armazenamento e
analise de enormes volumes de dados, incluindo dados estruturados e nao estruturados,
possibilitando insights mais ricos e precisos para tomada de decisoes estrategicas.
O que e mineracao de dados (data mining)?
a) O processo de limpeza de bases de dados
b) A extracao de padroes e informacoes uteis a partir de grandes conjuntos de dados
c) O armazenamento de dados em nuvem
d) A criacao de graficos e dashboards
Resposta explicativa: Mineracao de dados e a aplicacao de tecnicas estatisticas, de aprendizado de
maquina e algoritmos para descobrir padroes, tendencias e relacoes significativas em grandes
volumes de dados.
Qual e a funcao de um modelo preditivo em Analitica?
a) Armazenar dados de forma organizada
b) Prever eventos futuros com base em dados historicos
c) Substituir decisoes humanas completamente
d) Criar graficos interativos
Resposta explicativa: Modelos preditivos utilizam dados historicos para identificar padroes e fazer
previsoes sobre eventos futuros, ajudando empresas a antecipar resultados e tomar decisoes
estrategicas mais embasadas.
Qual e a principal diferenca entre analise descritiva e analise diagnostica?
a) A analise descritiva explica o que aconteceu, enquanto a diagnostica explica por que aconteceu
b) A analise descritiva utiliza graficos, e a diagnostica apenas tabelas
c) A analise descritiva e feita por humanos e a diagnostica por maquinas
d) Nao existe diferenca significativa
Resposta explicativa: A analise descritiva resume os dados e mostra tendencias passadas,
enquanto a analise diagnostica investiga as causas por tras de determinados resultados ou
eventos, permitindo entender os fatores que influenciaram os resultados.
No contexto de Analitica, o que e visualizacao de dados?
a) Armazenar dados em planilhas
b) Representar informacoes em graficos e dashboards para facilitar a interpretacao
c) Transformar dados brutos em tabelas
d) Classificar dados por relevancia
Resposta explicativa: Visualizacao de dados envolve criar representacoes graficas de informacoes,
como graficos de barras, linhas ou mapas, para que insights complexos sejam rapidamente
compreendidos e utilizados na tomada de decisao.
Qual e a diferenca entre analises descritiva, preditiva e prescritiva?
a) Descritiva resume dados, preditiva antecipa o futuro e prescritiva recomenda acoes
b) Descritiva preve resultados, preditiva resume dados e prescritiva armazena dados
c) Descritiva cria graficos, preditiva calcula KPIs e prescritiva ajusta dashboards
d) Nao ha diferenca, todos sao sinonimos
Resposta explicativa: Cada tipo de analise tem um foco distinto: a descritiva mostra o que
aconteceu, a preditiva tenta prever o que pode acontecer, e a prescritiva indica quais acoes devem
ser tomadas para otimizar resultados.
Em Analitica, o que sao outliers?
a) Valores que seguem o padrao esperado
b) Valores que se destacam por estarem muito distantes da media
c) Dados duplicados em uma base
d) Dados nao estruturados
Resposta explicativa: Outliers sao pontos de dados que diferem significativamente dos demais,
podendo indicar erros, variabilidade natural ou eventos excepcionais, e sua identificacao e
importante para analises precisas.
O que significa ETL no contexto de analise de dados?
a) Extract, Transform, Load
b) Evaluate, Test, Learn
c) Extract, Transfer, Link
d) Encode, Transform, Load
Resposta explicativa: ETL e um processo fundamental em Analitica, envolvendo a extracao de
dados de diversas fontes, transformacao para um formato adequado e carregamento em um
sistema de destino, geralmente um data warehouse, para posterior analise.
Por que a qualidade dos dados e essencial em Analitica?
a) Porque dados ruins podem gerar conclusoes incorretas e decisoes equivocadas
b) Porque aumenta o volume de dados armazenados
c) Porque reduz a necessidade de analise humana
d) Porque substitui a necessidade de modelagem preditiva
Resposta explicativa: Dados imprecisosou incompletos comprometem qualquer analise, levando a
decisoes erradas e prejudicando a confiabilidade dos resultados obtidos. Garantir qualidade
significa validar, limpar e padronizar informacoes antes da analise.
Qual e o papel do machine learning na analise de dados?
a) Automatizar a coleta de dados
b) Aprender padroes a partir de dados e fazer previsoes ou classificacoes
c) Armazenar grandes volumes de dados
d) Substituir dashboards
Resposta explicativa: Machine learning permite que algoritmos aprendam com dados historicos
para identificar padroes, classificar informacoes ou prever eventos futuros, tornando a analise mais
eficiente e menos dependente de intervencao humana direta.
O que caracteriza uma analise exploratoria de dados (EDA)?
a) Aplicar modelos preditivos avancados
b) Investigar e compreender os dados antes de aplicar tecnicas mais complexas
c) Criar dashboards para apresentacao de resultados
d) Comparar dados com benchmarks de mercado
Resposta explicativa: A analise exploratoria de dados e uma etapa inicial que busca entender a
estrutura, distribuicao e caracteristicas dos dados, identificando padroes, outliers e tendencias que
orientarao analises posteriores.
Qual e a importancia de combinar dados internos e externos em uma analise analitica?
a) Reduzir custos de armazenamento
b) Obter uma visao mais completa e precisa do cenario de negocio
c) Facilitar a criacao de dashboards
d) Garantir anonimato dos dados
Resposta explicativa: Integrar dados internos (como vendas e clientes) com dados externos (como
tendencias de mercado e indicadores economicos) fornece uma perspectiva mais abrangente,
permitindo decisoes mais estrategicas e bem fundamentadas.
O que significa dados em tempo real em Analitica?
a) Dados que sao atualizados periodicamente em relatorios mensais
b) Dados processados e disponibilizados imediatamente apos a geracao
c) Dados antigos arquivados em sistemas legados
d) Dados estruturados em tabelas
Resposta explicativa: Dados em tempo real permitem que analises e decisoes sejam tomadas
instantaneamente com base em informacoes atualizadas, o que e fundamental para operacoes
criticas, como monitoramento de vendas, producao ou marketing digital.
Qual a diferenca entre analise quantitativa e qualitativa?
a) Quantitativa trabalha com numeros e metricas, qualitativa com percepcoes e opinioes
b) Quantitativa e subjetiva, qualitativa e objetiva
c) Quantitativa usa dashboards, qualitativa usa planilhas
d) Nao ha diferenca significativa
Resposta explicativa: A analise quantitativa foca em dados numericos e estatisticos, enquanto a
qualitativa explora informacoes nao numericas, como opinioes, comportamento do consumidor e
feedbacks, complementando a visao analitica.
O que caracteriza um data warehouse?
a) Um local fisico onde dados sao armazenados em papel
b) Um sistema centralizado para armazenar, organizar e acessar grandes volumes de dados de
diferentes fontes
c) Uma ferramenta de visualizacao de dados
d) Um banco de dados para dados nao estruturados apenas
Resposta explicativa: Um data warehouse e um repositorio central que integra dados de multiplas
fontes, permitindo consultas complexas, relatorios e analises estrategicas de maneira eficiente e
confiavel.
Qual e a funcao do dashboard interativo em Analitica?
a) Armazenar dados historicos
b) Permitir que usuarios explorem e analisem informacoes de forma dinamica
c) Substituir a necessidade de analise preditiva
d) Reduzir a necessidade de coleta de dados
Resposta explicativa: Dashboards interativos permitem filtrar, detalhar e explorar dados em
diferentes niveis, tornando a interpretacao de informacoes mais intuitiva e suportando decisoes
ageis.
Por que e importante identificar correlacoes entre variaveis em uma analise de dados?
a) Para criar graficos mais bonitos
b) Para entender relacoes entre fatores e como eles podem influenciar resultados
c) Para eliminar dados duplicados
d) Para reduzir o volume de dados a ser analisado
Resposta explicativa: Identificar correlacoes ajuda a entender como variaveis se relacionam,
possibilitando identificar fatores criticos que impactam resultados e orientando decisoes
estrategicas mais fundamentadas.
Em analise preditiva, qual e o papel da validacao de modelo?
a) Determinar o volume de dados necessarios
b) Testar a precisao do modelo e garantir que ele funcione corretamente com novos dados
c) Transformar dados brutos em dashboards
d) Selecionar os KPIs mais relevantes
Resposta explicativa: A validacao de modelos assegura que o modelo preditivo e confiavel e
generalizavel, evitando que ele apresente resultados incorretos quando aplicado a novos dados ou
situacoes nao observadas anteriormente.
Qual tecnica e utilizada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados muito grande?
a) Regressao linear
b) PCA (Analise de Componentes Principais)
c) Mineracao de dados
d) Analise de KPIs
Resposta explicativa: PCA e uma tecnica estatistica que reduz o numero de variaveis em um
conjunto de dados mantendo a maior parte da variabilidade, facilitando a visualizacao, analise e
construcao de modelos preditivos.
O que significa self-service BI?
a) Usuarios podem criar suas proprias analises sem depender de TI
b) Dashboards sao atualizados automaticamente
c) Dados sao armazenados em nuvem
d) Relatorios sao enviados por e-mail
Resposta explicativa: Self-service BI permite que gestores e analistas explorem dados e criem
relatorios e dashboards de forma independente, aumentando a agilidade e democratizando o
acesso a informacao.
Por que a analise de sentimentos e importante em Analitica?
a) Para medir a eficiencia operacional
b) Para compreender a percepcao de clientes em relacao a produtos ou servicos
c) Para calcular KPIs financeiros
d) Para criar dashboards interativos
Resposta explicativa: A analise de sentimentos avalia opinioes expressas em textos, redes sociais
ou avaliacoes de clientes, fornecendo insights sobre satisfacao, tendencias e oportunidades de
melhoria no relacionamento com o cliente.
O que diferencia a analise de series temporais das outras analises?
a) Ela foca exclusivamente em dados financeiros
b) Ela analisa dados ordenados cronologicamente para identificar tendencias e padroes ao longo
do tempo
c) Ela e aplicada apenas a dados estruturados
d) Nao ha diferenca relevante
Resposta explicativa: A analise de series temporais trabalha com dados sequenciais ao longo do
tempo, permitindo identificar tendencias, sazonalidades e padroes que ajudam em previsoes e
planejamento estrategico.
Qual e a relacao entre Analitica e Transformacao Digital?
a) Analitica e um recurso exclusivo para TI
b) Analitica fornece informacoes que suportam processos digitais e decisoes estrategicas,
impulsionando a transformacao digital
c) Analitica substitui todas as operacoes manuais
d) Nao ha relacao direta
Resposta explicativa: A analitica fornece insights e dados precisos que orientam processos digitais,
decisoes de negocios e inovacao, sendo um pilar essencial para empresas que buscam evoluir
digitalmente.
Qual e a importancia de segmentar clientes em uma analise analitica?
a) Para reduzir o numero de registros em bancos de dados
b) Para entender diferentes perfis e comportamentos, permitindo estrategias de marketing mais
eficazes
c) Para criar dashboards mais coloridos
d) Para eliminar dados desnecessarios
Resposta explicativa: A segmentacao permite identificar grupos de clientes com caracteristicas e
comportamentos semelhantes, possibilitando personalizacao de ofertas, campanhas mais
assertivas e aumento de satisfacao e retencao.
O que e analise de cluster?
a) Uma tecnica para agrupar dados em conjuntos semelhantes
b) Um tipo de modelo preditivo
c) Uma ferramenta de visualizacao de dashboards
d) Um metodo para validar KPIs
Resposta explicativa: A analise de cluster agrupa observacoes que compartilham caracteristicas
semelhantes, ajudando a identificar padroes,segmentar clientes ou otimizar processos de forma
mais eficiente.
Qual e a funcao da limpeza de dados (data cleaning) em Analitica?
a) Transformar graficos em dashboards interativos
b) Corrigir ou remover dados incorretos, incompletos ou duplicados
c) Aplicar algoritmos preditivos
d) Armazenar grandes volumes de dados
Resposta explicativa: A limpeza de dados garante que as analises sejam precisas e confiaveis,
eliminando informacoes que possam distorcer resultados ou levar a decisoes equivocadas.
Em uma analise de regressao, qual e o objetivo principal?
a) Criar dashboards interativos
b) Identificar a relacao entre uma variavel dependente e uma ou mais variaveis independentes
c) Armazenar dados historicos
d) Medir a satisfacao do cliente
Resposta explicativa: A regressao permite compreender e quantificar como mudancas em
determinadas variaveis independentes influenciam a variavel dependente, sendo fundamental para
previsoes e tomada de decisao baseada em dados.
Qual e a diferenca entre analise causal e correlacional?
a) Analise causal busca identificar relacoes de causa e efeito, enquanto correlacional apenas mede
associacao entre variaveis
b) Analise causal mede KPIs, correlacional cria dashboards
c) Analise causal e qualitativa, correlacional e quantitativa
d) Nao ha diferenca significativa
Resposta explicativa: A analise correlacional mostra apenas que duas variaveis estao associadas,
enquanto a causal procura demonstrar que uma variavel influencia diretamente a outra, sendo mais
complexa e exigindo experimentos ou metodos estatisticos rigorosos.
Qual e a principal funcao de um data lake?
a) Armazenar dados estruturados de forma organizada
b) Armazenar grandes volumes de dados em sua forma bruta, estruturada ou nao
c) Criar dashboards em tempo real
d) Substituir o data warehouse
Resposta explicativa: Um data lake permite armazenar dados em grande volume e diversidade,
estruturados ou nao, oferecendo flexibilidade para analises futuras e integracao com ferramentas
de processamento avancado.
O que significa analise em tempo real versus analise em lote (batch)?
a) Tempo real processa dados imediatamente; em lote processa periodicamente
b) Tempo real e qualitativa; em lote e quantitativa
c) Tempo real cria dashboards; em lote cria KPIs
d) Nao ha diferenca
Resposta explicativa: A analise em tempo real processa dados assim que sao gerados, permitindo
decisoes imediatas, enquanto a analise em lote agrupa dados e processa de forma periodica,
adequada para relatorios consolidados.
Qual e a importancia de metricas de desempenho em Analitica?
a) Facilitar a criacao de dashboards
b) Medir e acompanhar o sucesso