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Assinale a alternativa que apresenta o tipo de gráfico mais adequado para verificar se duas variáveis de natureza quantitativa possuem, potencialmente, relação entre si.
Gráfico de donut.
Gráfico de barras horizontais.
Gráfico de pizza.
Gráfico de barras verticais.
Gráfico de dispersão.
Um analista da área de ciência de dados construiu um histograma levando em consideração uma determinada base de dados. Para incluir uma curva nesse histograma foi utilizado a função as.timeSeries.
Essa função pertence à biblioteca
Graphics.
grDevices.
fBasics.
ggplot2.
Base.
Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe.
Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o:
Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;
GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;
CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;
Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;
Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.
Em relação a histogramas e curvas de frequência, assinale a alternativa INCORRETA.
Um histograma é uma representação gráfica que mostra a distribuição de um conjunto de dados contínuos por meio de barras retangulares adjacentes.
A largura de cada barra em um histograma representa a amplitude de uma classe de dados, enquanto a altura da barra representa a frequência absoluta da classe.
A curva de frequência é uma estimativa suavizada da distribuição dos dados, traçada através dos pontos médios do topo das barras de um histograma, proporcionando uma visão contínua da distribuição dos dados.
Em um histograma, é possível identificar a moda da distribuição como a classe com a maior frequência representada pela barra mais alta.
A soma das alturas das barras em um histograma deve ser maior que o total de observações no conjunto de dados.
Um órgão governamental precisa analisar a distribuição da população por faixa salarial, a partir de dados individuais do imposto de renda anonimizados. Para isso, dividirá os salários em faixas, para gerar um gráfico que indique a quantidade de contribuintes cujo salário está dentro de cada uma dessas faixas.
Para esse fim, a visualização gráfica mais adequada é o
histograma
mapa de calor
gráfico de cascata
gráfico de dispersão
diagrama de caixa (boxplot)
Uma equipe precisa apresentar os resultados de diversas análises para diferentes públicos. Cada visualização deve ser escolhida e projetada de forma a comunicar claramente os insights obtidos, considerando as boas práticas de design e de acessibilidade.
Serão apresentados, em momentos diferentes, os seguintes dados:
1. Distribuição de idades de uma pesquisa populacional, que possui um grande número de participantes.
2. Comparação de receitas mensais de diferentes setores de uma empresa ao longo de um ano.
3. Proporção de vendas de diferentes produtos de uma loja durante o último trimestre.
4. Análise de correlação entre as variáveis “horas de estudo” e “nota final” de estudantes.
Considerando-se as boas práticas de design e acessibilidade, quais tipos de gráficos devem ser utilizados para a visualização dessas quatro situações?
Boxplot para a distribuição de idades, gráfico de barras para a comparação de receitas, gráfico de radar para a proporção de vendas e gráfico de pizza para a análise de correlação.
Gráfico de barras para a distribuição de idades, gráfico de dispersão para a comparação de receitas, gráfico de linhas para a proporção de vendas e boxplot para a análise de correlação.
Gráfico de dispersão para a distribuição de idades, gráfico de barras para a comparação de receitas, gráfico de pizza para a proporção de vendas e gráfico de radar para a análise de correlação.
Histograma para a distribuição de idades, gráfico de linhas para a comparação de receitas, gráfico de pizza para a proporção de vendas e gráfico de dispersão para a análise de correlação.
Mapa de calor para a distribuição de idades, gráfico de bolhas para a comparação de receitas, histograma para a proporção de vendas e gráfico de linhas para a análise de correlação.
No contexto da Visualização de Dados, relacione os tipos de dados a seguir com sua representação visual adequada:
1. Séries Temporais
2. Dados Multivariados
3. Dados Espaciais
4. Dados Categóricos
( ) Matriz de dispersão
( ) Mapa de Calor
( ) Gráfico de índice/linha
( ) Gráfico tipo pizza
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
1 – 2 – 3 – 4.
2 – 1 – 4 – 3.
2 – 3 – 1 – 4.
3 – 2 – 1 – 4.
4 – 1 – 3 – 2.
Analise as seguintes asserções sobre dashboards.
I. Dashboards são onipresentes. Eles são desenvolvidos e utilizados por quase todas as indústrias, organizações de serviços, com ou sem fins lucrativos, para apoiar a tomada de decisão baseada em dados. Além disso, eles são interessantes e aparecem em muitos contextos diferentes. Eles estão mudando e diversificando à medida que seu uso se prolifera; seus contextos de uso estão se expandindo além da simples monitoração e relatórios de uma única tela.
Adaptado de Sarikaya, A., Correll, M., Bartram, L., Tory, M., & Fisher, D. (2019). What do we talk about when we talk about dashboards? IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 25(1), 682–692. https://doi.org/10.1109/TVCG.2018.2864903
PORQUE
II. As informações exibidas em um dashboard devem consistir principalmente de resumos de alto nível, incluindo exceções, para comunicar de forma rápida e clara o que está acontecendo. Ele fornece uma visão geral instantânea, mas não explica o porquê das situações. O diagnóstico requer uma investigação mais aprofundada e detalhada. Um dashboard pode servir como ponto de partida para essa investigação, permitindo que você se aprofunde em detalhes adicionais para realizar uma análise.
Adaptado de FEW, Stephen. Dashboard confusion. http://www.perceptualedge.com/articles/ie/dashboardconfusion.pdf.
Diante do exposto, assinale a alternativa correta.
Ambas as asserções são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta para a I
Ambas as asserções são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta para a I
A asserção I é verdadeira e a II é falsa
A asserção I é falsa e a II é verdadeira
Em um projeto de análise de dados utilizando Python e a biblioteca Matplotlib, um cientista de dados precisa visualizar rapidamente a distribuição percentual de categorias em um conjunto de dados que está na lista categorias. Para isso, ele decide utilizar um gráfico que represente essa distribuição de maneira intuitiva, optando por um gráfico de setores, também conhecido como gráfico de torta ou de pizza.
Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código deve ser usado pelo cientista de dados?
plt.pie(categorias)
plt.sector(categorias)
plt.pizza(categorias)
plt.circle(categorias)
plt.round(categorias)
A análise de componentes principais (Principal Component Analysis - PCA) é uma técnica consagrada para a redução de dimensionalidade e para a identificação de padrões estruturais lineares em conjuntos de dados.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
V – V – V.
F – V – V.
V – F – V.
V – V – F.
V – F – F.
Considere o seguinte código em R:

É correto afirmar que
carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de barras mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.
carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de pontos mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.
cria um histograma da variável displ usando o dataset "mpg".
carrega a biblioteca "dplyr", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de pontos mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.
carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg", mas o código contém um erro, então não gera nenhum gráfico.
A regressão logística é usada para fazer uma previsão sobre uma variável categórica comparada a uma contínua; assim como a regressão linear, a regressão logística também pode ser usada para estimar o relacionamento entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.
Certo
Errado
Na análise de dados, a visualização desempenha um papel crucial na compreensão de padrões e insights. Ao criar visualizações, os analistas muitas vezes utilizam diferentes tipos de gráficos para representar informações de maneira eficaz. Entre as opções abaixo, assinale aquela que possui o tipo de gráfico mais adequado para representar a distribuição de frequência de uma variável contínua.
Histograma.
Gráfico de dispersão.
Gráfico de barras.
Gráfico de pizza.
Ao criarmos um gráfico, não estamos somente transformando números em imagem, mas sim contando uma história sobre os dados. Para mostrar dados contínuos ao longo do tempo e tendências de crescimento ou quedas, o ideal é a utilização do gráfico:
de áreas.
de colunas.
de Pareto.
de linhas.
de radar.
Um analista da área de tecnologia da informação recebeu um conjunto de dados sobre o consumo de energia elétrica de indústrias no formato de distribuição de frequência.
Assinale a opção que indica o tipo de gráfico mais adequado para representar essa distribuição de frequência.
Gráfico de Dispersão.
Gráfico de Séries Temporais.
Gráfico de Barras.
Histograma.
Boxplot.
O analista Igor está explorando diversos dados sobre transações financeiras disponíveis no ambiente de big data da CVM. Para apoiar suas análises, Igor quer visualizar os dados em gráficos.
Para analisar tendências, Igor deve usar o gráfico do tipo:
histograma 
gauge 
area 
rede 
treemap 
O programa Power BI Desktop disponibiliza diversos visuais para representação de variáveis. A figura abaixo ilustra a quantidade de focos de incêndio registrados em 2020, em vários estados do Brasil.

Assinale a opção que corresponde ao visual utilizado para representar essa variável.
Cartão.
Gráfico de Área.
Mapa de Árvore.
Mapa Coroplético.
Segmentação de Dados.
“É um elemento gráfico presente no Microsoft Word 2016 (Configuração Padrão – Idioma Português-Brasil); sua finalidade é gerar uma representação visual de informações e ideias através de textos, sendo recomendado o seu uso para a criação de organograma, mostrar hierarquia, como uma árvore de decisão, ilustrar etapas ou estágios de um processo ou fluxo de trabalho, mostrar o fluxo de um processo, procedimento ou evento, listar informações entre outras utilidades.” As informações se referem a qual funcionalidade do Microsoft Word 2016?
ClipArt.
Formas.
SmartArt.
Hiperlink.
Uma empresa decidiu utilizar o Power BI para poder gerenciar melhor os seus dados. Dessa forma, contratou um especialista para criar um dashboard com o objetivo de melhorar a visualização de seus negócios.
Sobre as a construção de dashboards, assinale a afirmativa correta.
Pode ter uma ou mais páginas.
Está disponível no Power BI Desktop.
Não se pode definir alertas.
Não se pode assinar um dashboard.
Permitem realizar consultas de linguagem natural (P e R).
Ao abordar Visualização de Dados e Visual Analytics, é importante explorar os seus conceitos fundamentais, técnicas e ferramentas associadas.
Técnicas de Visualização de Dados mais eficazes para comparar valores ao longo do tempo são
gráficos de linha.
gráficos de barras.
mapas de calor.
diagramas de Venn.