Atividade 2 – CDAC – Análise Preditiva e Classificação – 51/2026

ATIVIDADE 2 – CDAC – ANÁLISE PREDITIVA E CLASSIFICAÇÃO – 51/2026

QUESTÃO 1
O desempenho de um classificador de texto é medido por meio de diferentes parâmetros. Compreender essas métricas permitirá que você veja o quão bom é o seu modelo de classificador na análise de textos.

Fonte: PEREIRA, M. R. Análise preditiva e classificação. Maringá: UniCesumar, 2022.

Considerando o texto apresentado, com relação à descrição do processo, analise as afirmativas a seguir:

I. Exatidão.

II. Precisão.

III. Recall.

IV. Pontuação F1.

É correto o que se afirma em:

Alternativas
Alternativa 1 – I, apenas.
Alternativa 2 – III, apenas.
Alternativa 3 – II e IV, apenas.
Alternativa 4 – I, III e IV, apenas.
Alternativa 5 – I, II, III e IV.

QUESTÃO 2
Os problemas de negócio são dinâmicos, assim como os dados; ou seja, esse processo é cíclico. Percebemos que existem diferentes formas e abordagens para alcançar os objetivos de uma demanda. No entanto, para soluções de dados, precisamos de alguns pontos de atenção.

Fonte: PEREIRA, M. R. Análise preditiva e classificação. Maringá: UniCesumar, 2022.

Sobre as etapas para construção de uma solução de negócio, analise as afirmativas a seguir:

I. Análise Preditiva.

II. Análise Exploratória.

III. Coleta de Dados.

IV. Modelagem.

É correto o que se afirma em:

Alternativas
Alternativa 1 – I e II, apenas.
Alternativa 2 – I e III, apenas.
Alternativa 3 – II e IV, apenas.
Alternativa 4 – III e IV, apenas.
Alternativa 5 – I, II, III e IV.

QUESTÃO 3
Pessoas e organizações geram toneladas de dados todos os dias. As estatísticas afirmam que quase 80% dos dados de texto existentes não são estruturados, o que significa que não são organizados estruturalmente, não são pesquisáveis e são quase impossíveis de gerenciar. Em outras palavras, simplesmente não são úteis.

Fonte: PEREIRA, M. R. Análise preditiva e classificação. Maringá: UniCesumar, 2022.

Considerando as informações apresentadas, sobre o Gerenciamento de Redes, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A Detecção de Idioma permite classificar um texto com base em seu idioma.

PORQUE

II. O idioma é uma barreira no processamento de textos.

A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:

Alternativas
Alternativa 1 – As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Alternativa 2 – As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
Alternativa 3 – A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
Alternativa 4 – A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
Alternativa 5 – As asserções I e II são proposições falsas.

QUESTÃO 4
Podemos visualizar esses dados em um gráfico. É muito comum a utilização do gráfico Boxplot para visualizar essas medidas.

Fonte: PEREIRA, M. R. Análise preditiva e classificação. Maringá: UniCesumar, 2022.

Considerando o texto apresentado, sobre o Boxplot, assinale a alternativa correta:

Alternativas
Alternativa 1 – Mostra os outliers.
Alternativa 2 – Mostra a dispersão de pontos em um espectro.
Alternativa 3 – Mostra a distribuição em uma área geográfica.
Alternativa 4 – Mostra a quantidade de observações por categoria.
Alternativa 5 – Mostra a distribuição de frequências de um valor numérico.

QUESTÃO 5
A partir dos dados que reunimos em nosso mundo de alta tecnologia, pode ser útil complementar esse instinto com informações previsíveis para podermos tomar melhores decisões.

Fonte: PEREIRA, M. R. Análise preditiva e classificação. Maringá: UniCesumar, 2022.

Considerando o texto apresentado, a “previsão de futuro” que desejamos ter no computador chama-se análise preditiva, e isso é uma combinação entre:

Alternativas
Alternativa 1 – Dados e Matemática.
Alternativa 2 – Dados e Sistema de Informação.
Alternativa 3 – Aprendizado supervisionado e Dados.
Alternativa 4 – Sistema de Informação e Matemática.
Alternativa 5 – Matemática e Aprendizado Supervisionado.

QUESTÃO 6
O departamento de marketing da empresa em que você trabalha precisa saber o desempenho das campanhas que foram lançadas. O desempenho das campanhas é medido de acordo com a quantidade de pessoas que realizaram o cadasro no site da empresa, em busca de maiores informações. Esses potenciais clientes são conhecidos como leads. Você extraiu de um banco de dados as informações das campanhas e criou um dataframe (df_campanhas) no pandas com as seguintes colunas: data, nome da campanha e quantidade de leads. Os dados estão organizados por data, ou seja, a quantidade de leads que uma determinadas campanha obteve por dia.

Unicesumar – Análise Preditiva e Classificação