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Marcone Santos

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24 de mar. de 2026

No projeto BikeScience, foi feita uma comparação entre as contagens do fluxo de bicicletas realizada...

No projeto BikeScience, foi feita uma comparação entre as contagens do fluxo de bicicletas realizadas pela CET e as rotas de viagens de bicicletas baseadas na pesquisa OD17. Indique a alternativa que indica os tipos de contadores usados na comparação:

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O Bundling é uma técnica de visualização que agrupa linhas semelhantes para reduzir a sobrecarga vis...

O Bundling é uma técnica de visualização que agrupa linhas semelhantes para reduzir a sobrecarga visual em mapas de fluxos, como trajetos de viagens. Ao unir percursos próximos, facilita a identificação de padrões e concentrações de movimento. Essa abordagem torna a análise de dados complexos mais clara e interpretável. Com base nos assuntos estudados sobre visualização de padrões de mobilidade usando Bundling, interprete as afirmativas a seguir: I. O uso do Bundling na visualização de trajetos entre origem e destino ajuda a evitar a sobreposição excessiva de linhas, o que melhora a interpretação dos dados de deslocamento. II. A utilização do Bundling prioriza o agrupamento de viagens menos representativas, para destacar fluxos de baixa intensidade. III. A filtragem de dados no processo de pré-processamento visa reduzir o conjunto de dados a viagens mais representativas, sem comprometer informações relevantes para a análise. IV. A metodologia aplicada na pesquisa permite que gestores públicos compreendam padrões de mobilidade, o que facilita a formulação de políticas públicas mais eficientes para a região estudada. É correto o que se afirma em:

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O projeto “Implantação de DW na Secretaria Municipal de Assistência e Desenvolvimento Social” utiliz...

O projeto “Implantação de DW na Secretaria Municipal de Assistência e Desenvolvimento Social” utilizou diversas ferramentas, indique a utilizada na construção, análise e visualização de dashboards.

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24 de mar. de 2026

A taxa global de sucesso do algoritmo, ou ACC, é a porcentagem de classificações consideradas corret...

A taxa global de sucesso do algoritmo, ou ACC, é a porcentagem de classificações consideradas corretas, ela é calculada dividindo o número de classificações pelo número total de classificações. A acurácia pode ser definida como o grau em que um valor calculado ou medido está alinhado com o valor real, ela é calculada dividindo o número de acertos pelo número de resultados possíveis. A taxa de erro E de um classificador também é uma medida de precisão. Num banco de dados contendo o registro de 1555 e-mails, é necessário encontrar a taxa global do algoritmo (ACC) e a acurácia (E), sendo que os dados que foram retornando de um algoritmo de classificação foram $VP = 255, VN = 1000, FN = 270$ e $FP = 30$, os resultado corretos serão:

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Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as t...

Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as tarefas abaixo com as etapas de treinamento e teste:

Treinamento.
Teste.

I. Os dados rotulados são usados para preparar a técnica de classificação. II. O desempenho da técnica de classificação é avaliado. III. Os dados não rotulados são classificados. IV. Etapa inicial da classificação supervisionada.

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Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as...

Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as afirmações que caracterizam tais tipos de estruturas. Escolha a alternativa que contém as relações corretas.

Probabilísticos.
Baseados em conhecimento.
Conexionistas.
Baseados em distância.

I. Calculam a diferença entre o objeto a ser classificado e os demais objetos rotulados. II. Possuem um conjunto de regras que determinam a classe de um objeto. III. Permitem atribuir uma chance de um objeto pertencer a uma ou mais classes. IV. São formados por redes (nós) interconectadas.

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Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisio...

Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisionada: I - Predizer a classe de novos registros a partir de registros conhecidos. II - Ausência de conhecimento das possíveis classes às quais os registros podem pertencer. III - Separação dos dados em etapas de treinamento e teste. IV - Análise de correlação entre os atributos do conjunto de dados.

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A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado...

A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado. No entanto também pode ser usada para estimar o erro de generalização de algoritmos, que é uma das aplicações mais comuns de validação cruzada. Com base no objetivo da validação cruzada como estimativa de desempenho, assinale a alternativa que melhor a descreve.

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Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em q...

Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em que se pode usar classificação supervisionada. I - Um banco possui uma carteira de clientes e deseja usá-la para analisar solicitações de empréstimo de clientes que podem se tornar inadimplentes. II - Uma loja possui dados dos seus clientes, como seus perfis e histórico de compras, e pretende usá-los para oferecer produtos específicos de acordo com determinadas categorias às quais esses clientes pertencem. III - Um supermercado possui dados sobre os produtos que vende e compra, e pretende identificar quais produtos estão mais relacionados para fazer ofertas conjuntas.

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Os modelos preditivos são usados para automatizar muitos processos de tomada de decisão, incluindo d...

Os modelos preditivos são usados para automatizar muitos processos de tomada de decisão, incluindo decisões de negócio e plantas industriais. Os modelos preditivos também podem ser usados para classificar objetos, processar frutas automaticamente, controlar a qualidade e muito mais. A criação de um modelo preditivo é teoricamente possível quando certos objetos podem ser rotulados e treinados de forma supervisionada, isso ocorre porque é possível estimar o valor de novos objetos sem conhecer seu rótulo. Em relação aos passos para projetar o modelo preditivo, observe as afirmativas a seguir. I. Pré-processamento dos dados: é realizada a limpeza dos dados, há também a integração, a redução, a transformação e a discretização. II. A separação dos dados em conjunto é realizada primeiramente no treinamento e após o teste: conjunto de treinamentos e conjunto de testes. III. Treinamento e teste: treinamento para adaptar os parâmetros livres do modelo para que alcance o nível de excelência. IV. Avaliação da saída: modelos preditivos que precisam ter sua saída avaliada ao desempenho. Está correto o que se afirma em:

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