Um analista está trabalhando em um projeto sobre o dese...
Um analista está trabalhando em um projeto sobre o desempenho de micro e pequenas empresas no Brasil. Os dados utilizados no projeto incluem informações como faturamento anual, número de empregados e distribuição geográfica por estado. O objetivo desse projeto é criar visualizações que facilitem a análise dessas informações e identifiquem tendências regionais e setoriais.
Considerando a situação hipotética apresentada e o volume e a complexidade dos dados utilizados, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais apropriada para a criação de visualizações eficientes e informativas, utilizando-se em R ou em Python.
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Gabarito: C
Comentário:
Para lidar com dados volumosos e complexos — incluindo faturamento anual, número de empregados e distribuição geográfica — é importante escolher visualizações adequadas para identificar tendências e comparações relevantes. Abaixo, segue um breve resumo sobre cada alternativa:
A) Um scatter plot (dispersão) é útil para analisar correlação entre duas variáveis (por exemplo, faturamento × número de empregados), mas não é a melhor opção para mostrar evolução ao longo do tempo ou diferenças regionais/setoriais.
B) O stacked bar chart (barras empilhadas) pode mostrar a distribuição por estado, porém não deixa explícita a evolução temporal ou a comparação setorial de maneira clara.
C) O line chart (gráfico de linha), segmentado por setor e com dados agregados por ano, facilita a visualização de tendências (por exemplo, variações de faturamento ao longo do tempo). Essa forma de exibição é especialmente indicada para perceber flutuações e comparações setoriais e temporais.
D) O pie chart (gráfico de pizza) é geralmente recomendado para poucas categorias e proporções simples. Em dados mais complexos, pode dificultar comparações precisas entre setores, sem abordar questões de tendência temporal ou distribuição geográfica.
Portanto, a opção C traz o foco na evolução temporal e no faturamento médio por setor, sendo a mais adequada para identificar tendências setoriais ao longo do tempo em um contexto de dados volumosos e variados.
@_gilson.nogueira_
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