A ciência de dados usa as análises descritiva, a diagnóstica, a preditiva e a prescritiva para estudar dados. Uma companhia aérea contratou um estudo dos dados para melhorar sua performance no mercado.
Associe a metodologia de estudo ao exemplo dado.
1. Análise Descritiva 2. Análise Diagnóstica 3. Análise Preditiva

( ) O serviço de reserva de voos da companhia pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia. A análise revelará picos de reservas, quedas nas reservas e meses de alta performance para este serviço.

( ) O serviço de voo da companhia pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva.

( ) A equipe de serviço de voo da companhia pode usar a ciência de dados para prever, no início de cada ano, padrões de reserva de voo para o próximo ano.



Assinale a opção que apresenta a sequência correta, na ordem apresentada.

Um vendedor tem duas reuniões de vendas no mesmo dia. Na primeira reunião, ele acredita ter 70% de chance de fazer uma venda que lhe renderá R$1000. Na segunda, ele acredita ter 40% de chance de fazer uma venda que se realizada lhe renderá R$1500. Assumindo que as vendas são independentes. Quanto de comissão ele espera ganhar em dias como este?
Assim, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Podemos definir Y como sendo a v.a. comissão. Ω = {0, 1000, 1500, 2500}. ( ) A distribuição de probabilidade de Y para 0, 1000, 1500, 2500 é, respectivamente 0,18; 0,42; 0,12; e 0,28. ( ) O valor esperado é de R$ 1.050.

As afirmativas são, respectivamente,

Associe os modelos de distribuição discreta de probabilidades às suas características.

1. Distribuição de Bernoulli 2. Distribuição Binomial 3. Distribuição de Poisson
( ) A variável aleatória X é uma contagem do número de sucessos em n tentativas. Repetições independentes de um ensaio, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo.
( ) Experimento aleatório com espaço amostral infinito enumerável. São exemplos: chamadas telefônicas por minuto; mensagens que chegam a um servidor por segundo; acidentes por dia.
( ) Uma variável assume apenas dois valores, 1 se ocorrer sucesso (S) e 0 se ocorrer fracasso (F), com probabilidade de sucesso. São exemplos: o resultado de um exame médico para detecção de uma doença é positivo ou negativo; um entrevistado concorda ou não com a afirmação feita; no lançamento de um dado ocorre ou não face 6.


Assinale a opção que indica a associação correta, na ordem apresentada.

Os gráficos de dispersão são usados para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas. Cada ponto no gráfico representa um único ponto de dados, e a posição do ponto nos eixos x e y representa os valores das duas variáveis. Ele é usado com frequência na exploração de dados para entender os dados e revelar rapidamente as possíveis correlações.
Sobre os gráficos de dispersão, analise as afirmativas a seguir, e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A dispersão dos pontos mostra qual a intensidade da relação: forte ou fraca. Quanto maio for a dispersão dos pontos, maior será a correlação entre os dados. Quanto menor for a dispersão dos pontos, menor será o grau entre os dados.

( ) O gráfico tem uma correlação positiva quando há uma aglomeração dos pontos em tendência crescente, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável também aumenta. Por exemplo, no caso da relação entre temperatura e número de sorvetes vendidos, temos uma relação positiva.

( ) Se correlacionarmos a taxa de natalidade com a riqueza de um país, veremos que quanto mais rico um país, menor é a taxa de natalidade. O gráfico de dispersão será de correlação negativa, ou seja, os pontos se concentram em uma linha que decresce.


As afirmativas são, respectivamente,

Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros. Em outras palavras, um outliers é um valor que foge da normalidade e que pode causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir.

I. Uma das melhores formas de identificar dados outliers é utilizando gráficos, porque, ao plotar um gráfico, o analista consegue claramente perceber que existe algo diferente.

II. A maneira mais complexa, mas bastante precisa, de encontrar outliers em uma análise de dados, é encontrar a distribuição estatística que mais se aproxima à distribuição dos dados e utilizar métodos estatísticos para detectar os pontos discrepantes.

III. Os outliers podem ser excluídos do gráfico, uma vez que as estratégias de tratamento de outliers não têm impacto direto em negócios e aumentam o tempo e os custos do trabalho ou projeto.


Está correto o que se afirma em 

A figura a seguir representa um gráfico boxplot.

O boxplot é composto por seis elementos: limite inferior, quartil 1, mediana (= quartil 2), quartil 3, limite superior e outliers. A esse respeito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) De posse da informação que a diferença entre o terceiro e o primeiro quartil é denominada amplitude interquartil -AIQ, é correto afirmar que a AIQ = 7 anos.

( ) O ponto 43 anos não é um outlier.

( ) A mediana é 28,5 anos.

As afirmativas são, respectivamente,