Questões Concurso FUNPRESP-EXE

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Listagem de Questões Concurso FUNPRESP-EXE

#Questão 1087676 - Estatística, Estatística descritiva (análise exploratória de dados), CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Julgue o item subsequente, relativo à visualização de dados.


A escolha das cores em um gráfico tem pouca influência na interpretação dos dados. 

#Questão 1087677 - Banco de Dados, Data Mining, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 


A transformação de dados categóricos utilizando codificação one-hot sempre reduz a dimensionalidade do conjunto de dados. 

#Questão 1087678 - Banco de Dados, Data Mining, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 


A normalização dos dados é importante na preparação de dados para modelos de aprendizado de máquina, pois garante que todas as variáveis estejam na mesma escala, independentemente de sua importância no modelo. 

#Questão 1087679 - Banco de Dados, Data Mining, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 


Local outlier factor é uma técnica de detecção de outliers que mede a anomalia de um dado com base na densidade local dos seus vizinhos. 

#Questão 1087680 - Estatística, Análise de séries temporais, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Acerca de análise quantitativa, julgue o item que se segue. 


A utilização de técnicas de análise quantitativa, como análise de séries temporais, pode revelar informações relevantes e tendências futuras acerca de determinado conjunto de dados. 

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