A análise de dados prescritiva é uma técnica de análise de d...

Análise Descritiva: compreende a descrição das características dos acontecimentos em tempo real, de maneira a visualizar e entender o comportamento dos dados, de modo a auxiliar na tomada de decisões.

Análise Preditiva: esse item tem como objetivo prever comportamentos futuros, bem como as tendências dos dados, através da análise de informações anteriores. Desse modo, os gestores podem tomar decisões baseadas nos cenários futuros previstos por essa análise.

Análise Prescritiva: essa análise descreve os possíveis efeitos e consequências de ações que possam ser tomadas. Assim, é possível que possa ser realizada a melhor escolha para determinado cenário.

Análise Diagnóstica: neste caso, a análise procura entender as relações de causa e efeito entre situações, de modo a compreender os resultados obtidos em decorrência das ações tomadas.

Fonte: Site do estratégia

Gabarito: B

A análise de dados prescritiva é um tipo de análise de dados avançada que utiliza técnicas de modelagem estatística, análise de dados e inteligência artificial para fornecer recomendações de ações ou decisões a serem tomadas.

A Análise Prescritiva refere-se à utilização de modelos matemáticos alinhados à gestão de negócios para gerar recomendações de ações a serem tomadas de forma automática ou semiautomática, visando otimizar as estratégias adotadas pelas empresas e alcançar melhores resultados no menor espaço de tempo.

gabarito B

Resumo que utilizo (D2P2):

Descritiva: O que aconteceu? Passado / Informação;

Diagnóstica: Por que aconteceu? Passado / Informação;

Preditiva: O que pode acontecer? Futuro / Percepção;

Prescritiva: Como fazer acontecer? Futuro / Percepção.

Gabarito: B

FONTE : estratégia concursos

(a) Errado, a descrição de dados passados e presentes é o objetivo da análise descritiva, e o uso de tendências e padrões para prever eventos futuros é o objetivo da análise preditiva.

(b) Correto, a análise prescritiva pode utilizar modelos matemáticos e estatísticos para identificar a melhor solução possível para um determinado problema.

(c) Errado, quem usa modelos matemáticos e estatísticos para identificar a melhor solução possível para um determinado problema é a análise diagnóstica.

(d) Errado, o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados é o objetivo da análise preditiva. (

e) Errado, o uso de modelos de aprendizado profundo para identificar padrões em dados não estruturados é uma técnica específica de análise preditiva. 

Ainda que tropece , não cairá , pois o Senhor o toma pela mão

Alternativa correta: B

Na análise de dados prescritiva, o foco está na utilização de técnicas e ferramentas que nos ajudam a entender não apenas o que aconteceu ou o que está acontecendo, mas também o que devemos fazer a respeito disso. Assim, ela vai além da análise descritiva, que se limita a descrever os fatos, e da análise preditiva, que tenta prever o futuro com base em padrões passados.

A análise prescritiva emprega modelos matemáticos e estatísticos avançados para recomendar ações que podem influenciar resultados desejados. Frequentemente, isso envolve a otimização de processos ou decisões, considerando diferentes cenários e restrições. Por exemplo, pode-se usar a análise prescritiva para definir a melhor alocação de recursos em uma situação de produção, para maximizar a eficiência ou para minimizar custos.

A opção correta, letra B, está correta porque captura a essência da análise prescritiva, que é a busca pela melhor solução possível para um problema. Ela não se contenta em apenas explicar ou prever, mas sugere ações baseadas em análises rigorosas. As outras opções mencionam outras formas de análise de dados ou tecnologias específicas que não representam a análise prescritiva de dados:

• A análise descritiva (opção A) foca em descrever dados passados e presentes, sem se preocupar em indicar cursos de ação.
• A identificação de causas (opção C) e a correção de problemas podem ser partes do processo prescritivo, mas essa descrição se alinha mais com as análises diagnósticas, que buscam entender as razões por trás de certos fenômenos.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina (opção D) e aprendizado profundo (opção E) são ferramentas que podem ser usadas em diversos tipos de análises, incluindo descritiva, preditiva e prescritiva, mas a opção não especifica sua aplicação na recomendação de ações, o que é central para a análise prescritiva.

Com base na explicação fornecida, você pode identificar que a alternativa B é a mais adequada para descrever a análise de dados prescritiva, pois se encaixa no contexto de análise que visa recomendar a melhor ação a ser tomada diante de um conjunto de dados e variáveis conhecidas. Isso facilita na tomada de decisões estratégicas e operacionais, sendo uma abordagem valiosa em diversas áreas como finanças, logística, marketing e outras.