Questão FC546343
A visualização de dados é uma etapa fundamental para compreender grandes volumes de informações e identificar padrões relevantes no contexto de Data Mining e Big Data. Em relação à
Bancos de Dados Dimensionais
FUNDATEC · 2025
A visualização de dados é uma etapa fundamental para compreender grandes volumes de informações e identificar padrões relevantes no contexto de Data Mining e Big Data. Em relação às principais técnicas de visualização de dados, é correto afirmar que:
- Mapas de calor (Heatmaps) são úteis para identificar relações quantitativas entre variáveis, mostrando a intensidade dos valores com cores diferentes em uma matriz.
- Word clouds é uma técnica de visualização ideal para representar séries temporais complexas.
- Gráficos de linha são mais eficazes na representação de dados categóricos e discretos do que gráficos de barras.
- Dashboards dinâmicos são menos eficazes em Big Data por não permitirem a atualização em tempo real de informações.
- Diagramas de dispersão (Scatter Plots) são usados exclusivamente para representar a distribuição de uma única variável em grandes datasets.
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Gabarito
A
Comentário do professor
Mapas de calor (Heatmaps) representam dados numa matriz em que cada célula recebe uma cor proporcional ao valor que contém. Cores mais quentes indicam valores maiores e cores mais frias indicam valores menores, facilitando a visualização da intensidade num conjunto de dados.
Esse formato é especialmente útil para identificar relações quantitativas entre variáveis, pois permite localizar rapidamente padrões, concentrações e anomalias em grandes tabelas ou em matrizes de correlação.
Em análises de Data Mining e Big Data, heatmaps ajudam a comparar múltiplas variáveis simultaneamente, evidenciar regiões de interesse (hotspots) e orientar etapas posteriores, como clustering ou modelagem.
Para interpretação correta, recomenda-se aplicar escalonamento ou normalização e escolher uma escala de cores adequada (sequencial ou divergente) conforme a natureza dos dados.
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