Avalie as assertivas que seguem sobre conceitos e
metodologias em Business Intelligence e em análise de
dados e marque V, para as verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__) Em análise de regressão, para prever observações
futuras com maior solidez, é útil que a relação entre
variáveis explicativas (independentes) e variável
resposta (dependente) possa ser logicamente
interpretada como causal.
(__) O F-measure é uma métrica utilizada para avaliar
modelos de classificação, que combina precisão e taxa
de verdadeiros positivos.(__) Wrapper methods, em seleção de atributos para data
mining, avaliam um grupo de variáveis utilizando o
mesmo algoritmo de classificação ou regressão que será usado para prever a variável alvo, e são, no geral,
computacionalmente leves.
(__) A granularidade dos dados em um sistema BI
refere-se ao nível de detalhe, e sistemas BI devem
idealmente manter dados detalhados para permitir a
validação da validade dos dados e evitar discussões
sobre o resultado.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência
correta:

Question

Avalie as assertivas que seguem sobre conceitos e
metodologias em Business Intelligence e em análise de
dados e marque V, para as verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__) Em análise de regressão, para prever observações
futuras com maior solidez, é útil que a relação entre
variáveis explicativas (independentes) e variável
resposta (dependente) possa ser logicamente
interpretada como causal.
(__) O F-measure é uma métrica utilizada para avaliar
modelos de classificação, que combina precisão e taxa
de verdadeiros positivos.(__) Wrapper methods, em seleção de atributos para data
mining, avaliam um grupo de variáveis utilizando o
mesmo algoritmo de classificação ou regressão que será usado para prever a variável alvo, e são, no geral,
computacionalmente leves.
(__) A granularidade dos dados em um sistema BI
refere-se ao nível de detalhe, e sistemas BI devem
idealmente manter dados detalhados para permitir a
validação da validade dos dados e evitar discussões
sobre o resultado.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência
correta: Alternativa A: V − V − F − V.  Ou Alternativa B: V − V − V − F. Ou Alternativa C: F − F − V − F.  Ou Alternativa D: V − F − V − V.  Ou Alternativa E: F − F − F − V.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [A] V − V − F − V.  Alternativa correta: A – V, V, F, V

Tema central: A questão aborda conceitos de Business Intelligence (BI), análise de regressão, métricas de avaliação em classificação e métodos de seleção de atributos em análise de dados. Esses tópicos são fundamentais em concursos de TI, pois envolvem o entendimento de como extrair valor dos dados para apoiar decisões organizacionais.

Resumo teórico:

Análise de regressão: Técnica estatística para prever uma variável dependente a partir de uma ou mais variáveis independentes. Relações causais fortalecem as previsões.
  F-measure: Métrica que combina Precisão (Precision) e Revocação (Recall), usada para avaliar modelos de classificação (Fonte: Tan, Steinbach & Kumar, Introduction to Data Mining).
  Wrapper methods: Avaliam subconjuntos de atributos usando o mesmo modelo preditivo, mas são computacionalmente pesados, não leves (Fonte: Han, Kamber & Pei, Data Mining: Concepts and Techniques).
  Granularidade dos dados em BI: Refere-se ao nível de detalhe dos dados. Manter dados detalhados permite validação e transparência dos resultados.

Justificativa da alternativa correta:
1ª assertiva (V): É verdade. Relações logicamente causais entre variáveis explicativas e resposta aumentam a robustez das previsões em regressão.
2ª assertiva (V): Correta. O F-measure avalia classificadores ao combinar precisão e taxa de verdadeiros positivos (revocação).
3ª assertiva (F): Errada. Wrapper methods geralmente são computacionalmente pesados, pois realizam múltiplas execuções do modelo para avaliar diferentes grupos de variáveis.
4ª assertiva (V): Correta. Manter granularidade detalhada em BI auxilia na validação dos dados e transparência analítica.

Análise das alternativas incorretas:

B: 3ª assertiva está incorreta ao afirmar que wrapper methods são leves.
  C: 1ª e 2ª assertivas estão corretas, não falsas.
  D: 2ª assertiva está incorreta.
  E: 1ª, 2ª e 4ª assertivas estão corretas, não falsas.

Dica de prova: Leia cada assertiva isoladamente, busque termos absolutos (“sempre”, “nunca”) e relacione com conceitos estudados. Cuidado com pegadinhas em detalhes técnicos, especialmente em métodos e métricas.

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Avalie as assertivas que seguem sobre conceitos e metodolog...

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