Uma das etapas fundamentais da Ciência de Dados é o tratamen...
Dessa maneira, relacione os principais problemas que podem ser solucionados pelo tratamento de dados com as suas respectivas definições.
1. Enviesamento 2. Ruídos 3. Inconsistência 4. Redundância
( ) Ocorre quando existem alguns desvios dos valores verdadeiros, em geral por imprecisões existentes nos dispositivos que realizam a coleta dos dados.
( ) Ocorre quando dados repetem informações já presentes no conjunto obtido.
( ) Ocorre quando os dados não reproduzem bem a situação a ser analisada e produzem um modelo frequentemente preconceituoso.
( ) Ocorre quando atributos de dados são preenchidos de maneira incorreta, seja por engano ou com intenções fraudulentas, por exemplo.
Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.
Gabarito comentado
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Tema Central da Questão: A questão aborda o tratamento de dados, uma etapa crítica na Ciência de Dados que visa melhorar a qualidade dos dados e corrigir desvios. Entender os problemas comuns nos dados é essencial para desenvolver soluções eficazes.
Conceitos Fundamentais:
- Enviesamento: Refere-se a um desvio sistemático dos dados que leva a conclusões errôneas ou preconceituosas. É comum em modelos que não representam bem a situação analisada.
- Ruídos: São variações ou desvios indesejados nos dados que comprometem a precisão, geralmente causados por imprecisões na coleta.
- Inconsistência: Ocorre quando há discrepâncias nos dados, como atributos preenchidos incorretamente ou de maneira fraudulenta.
- Redundância: Refere-se à repetição desnecessária de dados, que pode inflar o conjunto de dados sem agregar valor.
Alternativa Correta: B - 2, 4, 1 e 3.
Vamos detalhar a justificativa para cada item, seguindo a ordem apresentada na alternativa correta:
- (Ruídos) - A definição dada é de desvios dos valores verdadeiros, geralmente por imprecisões na coleta dos dados. Isso se encaixa perfeitamente com o conceito de ruídos.
- (Redundância) - A definição fala sobre dados que repetem informações já presentes, o que caracteriza claramente a redundância.
- (Enviesamento) - A descrição de dados que não reproduzem bem a situação analisada e produzem um modelo preconceituoso é um exemplo clássico de enviesamento.
- (Inconsistência) - Quando atributos de dados são preenchidos de maneira incorreta, seja por engano ou com intenções fraudulentas, caracteriza inconsistência nos dados.
Análise das Alternativas Incorretas:
A - 4, 2, 3 e 1: Esta sequência está incorreta pois começa associando o conceito de desvios com redundância, o que não é correto.
C - 3, 2, 4 e 1: Aqui, a primeira definição é incorretamente associada à inconsistência, enquanto deveria ser relacionada a ruídos.
D - 1, 2, 3 e 4: O enviesamento é incorretamente colocado na primeira posição, enquanto deveria estar na terceira de acordo com a definição correspondente.
E - 2, 3, 1 e 4: Esta ordem falha ao começar com ruídos e associá-los a inconsistência, que é um conceito diferente.
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