AV1\R1 3TEC_Ciência de Dados - Aula 01 a 16

Complete a frase: O _______ é excelente para visualizar a distribuição de dados, incluindo medianas, quartis e outliers.

• Histograma

• Gráfico de linhas

• Boxplot

• Gráfico de dispersão

Qual é a medida que indica a dispersão dos dados em relação à média?

• Média

• Mediana

• Desvio padrão

• Moda

Complete a frase: O _______ é ideal para representar a distribuição de frequências em categorias distintas.

• Diagrama de dispersão

• Gráfico de barras

• Gráfico de linha

• Gráfico de área

Complete a frase: A técnica de _______ pode distorcer a distribuição dos dados quando se remove todas as linhas com valores nulos.

• Imputação pela média

• Imputação pela mediana

• Deleção de casos completos

• Interpolação linear

Complete: A _______ pode resultar na perda de informações valiosas.

• Imputação pela média

• Imputação pela mediana

• Deleção de casos completos

• Interpolação linear

Qual método de imputação utiliza o conceito de vizinhança para estimar valores faltantes?

• Imputação pela média

• Imputação por regressão

• k-Nearest Neighbors

• Imputação pela moda

Complete: O método k-Nearest Neighbors pode ser mais preciso do que métodos que usam uma medida central como a _______.

• média

• moda

• mediana

• regressão

Como você pode selecionar linhas de um DataFrame baseado em uma condição específica?

• df.select('condição')

• df['coluna'] == 'condição'

• df.where('coluna', 'condição')

• df[df['coluna'] > valor]

Como você reorganizaria as colunas de um DataFrame, colocando uma coluna específica como a primeira?

• df.reindex(columns=['coluna_desejada', 'outras_colunas'])

• df.sort_columns('coluna_desejada')

• df.set_index('coluna_desejada')

• df['coluna_desejada', 'resto das colunas']

Complete a frase: Para reorganizar as colunas de um DataFrame e colocar uma coluna específica como a primeira, você deve usar ____.

• df.reindex(columns=['coluna_desejada', 'outras_colunas'])

• df.sort_columns('coluna_desejada')

• df.set_index('coluna_desejada')

• df['coluna_desejada', 'resto das colunas']