Questão FC546363
O pré-processamento de dados é uma etapa essencial para garantir a qualidade e a eficiência das análises em ambientes de Big Data. Sendo assim, assinale a alternativa que descreve
Tópicos Mesclados de Ciência de Dados
FUNDATEC · 2025
O pré-processamento de dados é uma etapa essencial para garantir a qualidade e a eficiência das análises em ambientes de Big Data. Sendo assim, assinale a alternativa que descreve corretamente uma técnica comum de pré-processamento de dados.
- A tokenização consiste em dividir grandes conjuntos de dados em clusters para facilitar a análise preditiva.
- A remoção de outliers visa eliminar valores que estão fora de um intervalo esperado, reduzindo o impacto de dados anômalos na análise.
- O agrupamento (clustering) é um método de pré-processamento focado na criação de previsões de séries temporais.
- A codificação one-hot é aplicada para simplificar dados numéricos, convertendo números em suas raízes quadradas.
- A normalização é utilizada para reduzir a dimensão dos dados, eliminando colunas redundantes ou irrelevantes.
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Gabarito
B
Comentário do professor
Outliers são observações que se desviam muito da distribuição esperada. A remoção de outliers busca reduzir o impacto desses valores atípicos nas estatísticas e nos modelos, promovendo análises mais robustas.
Podem surgir por erro de medição, entrada incorreta ou eventos raros. Quando presentes, distorcem média, variância e parâmetros de modelos sensíveis a extremos, prejudicando inferência e predição.
As técnicas de detecção incluem o critério IQR, considerando pontos fora de \(Q1 - 1{,}5\times IQR\) e \(Q3 + 1{,}5\times IQR\), o Z-score (por exemplo \(|z|>3\)) e visualizações como boxplot e scatter.
Opções de tratamento: excluir registros errôneos, winsorização (limitar valores extremos), transformação (log, raiz) ou usar métodos robustos (mediana, modelos resistentes a outliers).
Importante: investigar a causa antes de remover; nem todo outlier deve ser eliminado, pois pode conter informação relevante.
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