Perguntas sobre Ciência de Dados e Gráficos

Durante a semana do esporte, estudantes aplicaram um questionário para investigar se o tempo de uso de dispositivos eletrônicos estava relacionado à prática de atividades físicas. Eles utilizaram o Google Colab para organizar os dados e a função .mean() para calcular o tempo médio diário de uso de dispositivos. Com base no processo descrito, qual princípio da ciência de dados foi aplicado pelos estudantes?

• Classificação dos dados para acelerar o envio das respostas ao público.

• Análise descritiva para sintetizar tendências a partir de dados numéricos.

• Limpeza de dados para corrigir diferentes tipos de erros de preenchimento.

• Integração de fontes para cruzar resultados com outras pesquisas externas.

• Coleta automatizada para ampliar a base de dados em tempo real.

Joana está organizando uma festa de aniversário e decidiu perguntar aos colegas quais sabores de pizza eles gostam. Para isso, ela criou um formulário no Google Forms com uma caixa de seleção, permitindo que cada pessoa escolhesse um ou mais sabores. Após receber as respostas, Joana queria saber qual a porcentagem de preferência para cada sabor. Para tentar visualizar esses dados no Google Colab, ela usou o método .hist(), como mostra o gráfico a seguir: Insira aqui a descrição dessa imagem para ajudar na acessibilidade Com base no objetivo inicial de Joana, verifica-se que a escolha de gráfico que ela fez foi

• adequada, pois o histograma representa bem dados coletados e ajuda a comparar categorias de forma visual.

• adequada, já que o eixo vertical indica a quantidade relativa e o histograma mostra a distribuição dos dados coletados.

• inadequada, pois o histograma é voltado para dados numéricos contínuos e não mostra proporções de categorias de forma clara.

• inadequada, pois sabores de pizza têm uma ordem lógica de comparação e o histograma quebra essa ordem ao distribuir os dados.

• adequada, pois o histograma só seria inadequado se os dados fossem apresentados em forma textual e o formulário usou múltipla escolha.

Como parte de um projeto escolar sobre hábitos saudáveis, estudantes de uma equipe esportiva registraram, ao longo de um mês, dados sobre tempo de treino, tipo de alimentação e qualidade do sono de cada um dos atletas. Após coletar as informações do grupo, calcularam médias, compararam hábitos e criaram recomendações de rotina saudável. Na Ciência de Dados, a fase em que os estudantes extraíram conclusões e elaboraram recomendações é chamada de

• interpretação dos resultados.

• normalização de variáveis.

• classificação automática.

• visualização interativa.

• coleta de dados.

Durante uma feira de profissões voltada para o ramo da estética, foi realizada uma pesquisa com os visitantes: “Quantas vezes por ano você costuma cortar o cabelo?”. Após coletar os dados, a pessoa entrevistadora quis descobrir quais respostas foram mais frequentes para entender melhor os hábitos do público. Pensando nisso, qual o método indicado para consultar e

Após coletar os dados, a pessoa entrevistadora quis descobrir quais respostas foram mais frequentes para entender melhor os hábitos do público. Pensando nisso, qual o método indicado para consultar essa informação?

• O método value_counts(), porque exibe a contagem de quantas vezes cada resposta apareceu.

• O método value_counts(), porque organiza os dados de acordo com a duração do corte.

• O método describe(), porque ajuda a classificar os dados em faixas de frequência ideais.

• O método describe(), porque sugere a frequência ideal de corte segundo especialistas.

• O método describe(), porque apresenta gráficos de tipos de corte mais procurados.

Durante uma feira de profissões, os estudantes coletaram dados sobre os cursos superiores de interesse dos visitantes. Para facilitar a análise, categorizaram os cursos em áreas como “saúde”, “exatas”, “humanas” e “tecnologia”. Essa organização dos cursos em categorias contribui para qual parte do processo de lidar com grandes volumes de informação?

• Eliminar dados que não sejam estatisticamente relevantes e adequados.

• Impedir que um mesmo curso seja registrado mais de uma vez.

• Organizar os dados para facilitar sua análise e uso posterior.

• Esconder dados sensíveis antes de publicar os resultados.

• Substituir cursos com baixa procura por cursos populares.

Em uma empresa desenvolvedora de jogos digitais, a equipe de dados fez uma pesquisa para saber quantas horas por semana os usuários jogam na plataforma. Para isso, usaram o comando value_counts() no Google Colab e copiaram o resultado diretamente no relatório, sem nenhuma explicação adicional. Com base na prática adotada pela empresa, verifica-se que essa forma de consulta foi

• inadequada, pois a simples execução do comando, sem contextualização, dificulta a compreensão dos dados.

• adequada, pois o comando já organiza os dados em gráficos de barras por padrão.

• adequada, pois a frequência de respostas numéricas é suficiente para o leitor entender.

• inadequada, porque value_counts() deve ser aplicado apenas após a conversão dos dados em gráficos.

• adequada, porque value_counts() gera uma contagem clara, dispensando necessidade de explicação.

Uma escola realizou uma pesquisa perguntando aos estudantes: “Quantos dias por semana você pratica atividade física?”. Após gerar um histograma com os dados, a equipe responsável concluiu que a maioria dos alunos pratica exercícios regularmente (4 ou mais vezes por semana). A seguir, temos o histograma gerado: Insira aqui a descrição dessa imagem para ajudar na acessibilidade Com base no histograma, a conclusão apresentada pela equipe está

• correta, pois os valores 4, 5 e 6 aparecem no gráfico, indicando que a maioria respondeu esses números.

• incorreta, pois o valor mais alto do gráfico é 7, indicando que todos praticam atividades físicas diariamente.

• incorreta, pois as respostas estão concentradas entre os valores 3 e 6 de frequência.

• correta, pois a maior parte dos dados ind

Uma equipe de análise de dados de uma empresa de streaming recebeu os resultados de uma pesquisa com usuários perguntando: “Qual é o seu gênero musical favorito?”. As respostas incluíam “funk”, “pop”, “rock” e “sertanejo”. Para apresentar os dados à equipe de marketing, os analistas precisavam escolher a melhor forma de representação visual, de modo que os gestores pudessem identificar rapidamente qual gênero tinha maior preferência. Considerando o tipo de dado coletado, qual é a forma de representação indicada?

• Histograma, pois representa bem os dados numéricos contínuos entre os gêneros musicais.

• Gráfico de barras, pois permite visualizar a frequência de dados categóricos por gênero.

• Gráfico de dispersão, pois mostra a variação entre categorias de gêneros musicais.

• Gráfico de linhas, pois exibe as preferências dos picos de audiência por gênero.

• Gráfico de pizza, pois apresenta os resultados em intervalos numéricos por gênero.

Uma empresa de pesquisa de mercado compartilhou com seus clientes um relatório contendo os dados coletados em uma investigação sobre consumo. Entre os campos incluídos estavam: faixa etária, cidade, produto consumido e número de CPF dos participantes. Considerando os princípios de Ciência de Dados e as boas práticas, o problema desse compartilhamento está em

• incluir a cidade do participante, pois revela sua localização geográfica.

• tornar público um dado que permite a identificação direta de indivíduos.

• utilizar apenas dados quantitativos, desconsiderando aspectos qualitativos.

• relacionar a faixa etária ao produto consumido, o que pode enviesar os resultados.

• compartilhar informações com clientes sem incluir gráficos ou tabelas explicativas.