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Qual o objetivo da Análise Diagnóstica?

I. É possível entender o que está acontecendo no negócio atualmente. Tem como principal objetivo resumir, sumarizar e explorar o comportamento dos dados. Permite saber o que aconteceu no passado. Ela permite tomar decisões com base em estatísticas obtidas a partir de dados históricos.
II. Esse tipo de análise é o mais indicado para quem precisa prever algum tipo de comportamento ou resultado. Essa técnica busca analisar dados relevantes ao longo do tempo, buscando padrões comportamentais e suas variações de acordo com cada contexto, a fim de prever como será o comportamento de seu público ou mercado no futuro, dadas as condições atuais.
III. Essa análise busca trazer informações de consequências de um determinado acontecimento, fornece às empresas recomendações sobre ações ideais para atingir objetivos de negócios.
IV. O foco dessa análise está na relação de causas e consequências percebidas ao longo do tempo, dentro de um determinado tema. Sendo assim, funciona baseada na coleta de dados relacionados a um determinado assunto, cruzando informações com o objetivo de entender quais fatores influenciaram o resultado atual.
a. Somente a afirmativa I está correta.
b. Somente a afirmativa II está correta.
c. Somente a afirmativa IV está correta. (Correta)
d. As afirmativas I e II estão corretas.
e. Somente a afirmativa III está correta.
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Aprendendo com Desafios

há 2 anos

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Aprendendo com Desafios

há 2 anos

Atividades Avaliativas Ciência de Dados Cruzeiro do Sul (2023)
15 pág.

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Respostas

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há 8 meses

Vamos analisar cada afirmativa: I. A afirmativa descreve a Análise Diagnóstica como uma forma de entender o que está acontecendo atualmente no negócio, resumindo e explorando dados históricos. Isso está correto, pois a Análise Diagnóstica realmente busca entender o passado e a situação atual. Portanto, essa afirmativa é verdadeira. II. Essa afirmativa descreve uma análise preditiva, que é diferente da Análise Diagnóstica. A Análise Diagnóstica não se concentra em prever comportamentos futuros, mas sim em entender o que aconteceu. Portanto, essa afirmativa é falsa. III. A afirmativa fala sobre recomendações e consequências de um acontecimento, o que se alinha mais com a Análise Prescritiva do que com a Análise Diagnóstica. A Análise Diagnóstica foca em entender o que aconteceu, não necessariamente em fornecer recomendações. Portanto, essa afirmativa é falsa. IV. A afirmativa fala sobre a relação de causas e consequências e a coleta de dados para entender fatores que influenciaram resultados. Isso está alinhado com o objetivo da Análise Diagnóstica, que busca entender as causas de eventos passados. Portanto, essa afirmativa é verdadeira. Com base na análise, as afirmativas I e IV estão corretas. Assim, a alternativa correta é: d. As afirmativas I e II estão corretas.

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há 2 anos

O objetivo da Análise Diagnóstica é entender o que está acontecendo no negócio atualmente, resumir e explorar o comportamento dos dados, permitindo tomar decisões com base em estatísticas obtidas a partir de dados históricos. A alternativa I está correta. As outras alternativas apresentadas não descrevem corretamente o objetivo da Análise Diagnóstica.

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Jardel Farias

ano passado

 Somente a afirmativa IV está correta. (Correta)


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AS - Unidade I - Pergunta 1
I. Os modelos preditivos são aqueles que utilizam dados do passado para prever comportamentos, também detectam padrões, ainda que sutis, no conjunto de dados analisados.
II. Os modelos descritivos ajudam a identificar relações.
Assinale a alternativa CORRETA:

I. Os modelos preditivos utilizam dados do passado para prever comportamentos e detectam padrões no conjunto de dados analisados.
II. Os modelos descritivos ajudam a identificar relações.
a. Somente a afirmativa II é verdadeira.
b. As afirmativas I e II são falsas.
c. Somente a afirmativa I é verdadeira.
d. A afirmativa I justifica a afirmativa II.
e. As afirmativas I e II são verdadeiras.

AS - Unidade I - Pergunta 2
Qual o outro nome que podemos dar à Ciência de Dados?


a. Coleção de Dados.
b. Analytics.
c. Data Warehouse.
d. Data Mart.
e. Big Data.

AS - Unidade I - Pergunta 3
O Big Data tem 5 características, os 5 Vs. Qual alternativa refere-se à Velocidade?


a. Os dados de hoje vêm de várias fontes, o que torna difícil estabelecer uma relação, corresponder, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e correlacionar relações, hierarquias e as várias ligações de dados.
b. Além da velocidade e da variedade de dados cada vez maiores, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em tendência nas Redes Sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com base em eventos podem ser um desafio de gerenciar. Ainda mais quando falamos de dados não estruturados.
c. Organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, Redes Sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina. No passado, armazenar tamanha quantidade de informações teria sido um problema, mas novas Tecnologias (como o Hadoop) têm aliviado a carga.
d. Os dados são gerados em todos os tipos de formatos, de dados estruturados, dados numéricos em Bancos de Dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.
e. Os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags de RFID, sensores, celulares e contadores inteligentes estão impulsionado a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real, ou quase real.

AS - Unidade I - Pergunta 4
O Big Data tem 5 características, os 5 Vs. Qual alternativa refere-se à Veracidade?


a. Os dados de hoje vêm de várias fontes, o que torna difícil estabelecer uma relação, corresponder, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e correlacionar relações, hierarquias e as várias ligações de dados.
b. Além da velocidade e da variedade de dados cada vez maiores, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em tendência nas Redes Sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com base em eventos podem ser um desafio de gerenciar. Ainda mais quando falamos de dados não estruturados.
c. Organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, Redes Sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina. No passado, armazenar tamanha quantidade de informações teria sido um problema, mas novas Tecnologias (como o Hadoop) têm aliviado a carga.
d. Os dados são gerados em todos os tipos de formatos, de dados estruturados, dados numéricos em Bancos de Dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.
e. A veracidade refere-se à confiabilidade dos dados, ou seja, se eles são precisos e confiáveis.

Qual das alternativas a seguir descreve a definição de conhecimento?


a. conhecimento é o que obtemos do resultado da operação da informação com o conhecimento.
b. conhecimento: é o que obtemos do resultado da operação com o dado.
c. conhecimento: é o que obtemos do resultado da operação de dado com conhecimento.
d. conhecimento ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão, ou até mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão. (Correta)
e. conhecimento: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido.

Quanto ao processo de extração, podemos dizer que:
I. Ao extrair as informações de sistemas legados, muitas podem ser as fontes de dados, como, por exemplo: Banco de Dados relacionais, Sistemas Erp, Redes Sociais, vídeos, áudios, planilhas, documentos etc.
II. Essa extração leva os dados para uma área de trabalho chamada de área de staging. Essa área é dedicada para que se possa trabalhar e aplicar técnicas aos dados coletados.

a. As afirmativas I e II estão corretas. (Correta)
b. A afirmativa I é a negativa da afirmativa II.
c. As afirmativas I e II estão erradas.
d. Somente a afirmativa I está correta.
e. Somente a afirmativa II está correta.

Qual das alternativas a seguir descreve a definição de dado?


a. Dado: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido. (Correta)
b. Dado: é o que obtemos do resultado da operação da informação com o dado.
c. Dado: é o que obtemos do resultado da operação com a informação.
d. Dado: ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão, ou até mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão.
e. Dado:

Quanto à definição de aprendizado não supervisionado, podemos afirmar que:

I. Existem exemplos da saída esperada para determinados casos da base de treinamento, onde a rede, pela comparação entre os resultados obtidos e esperados, pode adaptar os pesos das conexões para minimizar o erro, obtendo um aprendizado por exemplos.
II. Esse tipo de aprendizado não possui exemplos para comparar seu erro, sendo baseado na auto-organização. O indutor analisa os exemplos fornecidos e tenta determinar se alguns deles podem ser agrupados de alguma maneira, formando agrupamentos ou clusters. Após a determinação dos agrupamentos, em geral, é necessário uma análise para determinar o que cada agrupamento significa no contexto problema sendo analisado.
III. Essa abordagem de aprendizagem de máquinas tenta aprender qual é a melhor ação a ser tomada, dependendo das circunstâncias na qual essa ação será executada, ou seja, é uma aprendizagem com base na interação com o ambiente.
a. As alternativas I e III estão corretas.
b. Somente a alternativa I está correta.
c. Somente a alternativa III está correta.
d. Somente a alternativa II está correta.
e. As alternativas I e II estão corretas.

Quanto ao Aprendizado de Máquina, podemos afirmar que:

I. É uma subdivisão da inteligência artificial, também conhecida como “machine learning”.
II. Significa criar programas que aprendam um determinado comportamento ou padrão automaticamente a partir de exemplos ou observações.
a. As afirmativas I e II estão erradas.
b. Somente a afirmativa II está correta.
c. A afirmativa I é a negativa da afirmativa II.
d. As afirmativas I e II estão corretas.
e. Somente a afirmativa I está correta.

Tarefas de classificação que precisam de exemplos de saída são realizadas por que tipo de aprendizado?


a. Aprendizado não vigiado
b. Aprendizado vigiado
c. Aprendizado não supervisionado
d. Aprendizado supervisionado
e. Aprendizado por reforço

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