Disciplinas:
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Direito Sanitário 3
Engenharia de Software 1
Estatística 1
Gestão de Pessoas 1
Literatura 1
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Raciocínio Lógico 7
Saúde Pública 1
Segurança da Informação 5
Sistemas Operacionais 1
Sistemas de Informação 1
Um analista de dados da AgSUS sabe que a detecção de anomalias,
ou detecção de valores discrepantes, é a identificação de uma
observação, evento ou ponto de dados que se desvia do que é
padrão ou esperado, tornando-o inconsistente em relação ao resto
do conjunto de dados. Relacione os tipos de anomalias de dados
às suas respectivas definições.
1. Anomalias não intencionais.
2. Anomalias pontuais.
3. Anomalias contextuais.
4. Anomalias coletivas.
( ) Essas anomalias, também conhecidas como valores discrepantes globais, são pontos de dados individuais que estão muito fora do restante do conjunto de dados. Um exemplo desses tipo anomalia é um saque de conta bancária que é significativamente maior do que qualquer um dos saques anteriores do usuário;
( ) Essas anomalias envolvem um conjunto de instâncias de dados que juntas se desviam da norma, mesmo que as instâncias individuais possam parecer normais. Um exemplo desse tipo de anomalia seria um conjunto de dados de tráfego de rede que mostra um aumento repentino no tráfego de vários endereços IP ao mesmo tempo;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma devido a erros ou ruído no processo de coleta de dados. Esses erros podem ser sistemáticos ou aleatórios, originados por problemas como sensores defeituosos ou erro humano durante a entrada de dados. Esse tipo de anomalia pode distorcer o conjunto de dados, dificultando a obtenção de insights precisos;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. Essas anomalias não são necessariamente valores discrepantes quando consideradas isoladamente, mas se tornam anômalas quando vistas dentro de seu contexto específico. Por exemplo, considere o uso de energia. Se houver um aumento repentino no consumo de energia ao meio-dia, quando normalmente nenhum membro da família está em casa. Este dado pode não ser um valor discrepante quando comparado ao consumo de energia pela manhã ou à noite (quando as pessoas geralmente estão em casa), mas é anômalo em relação ao horário em que ocorreu.
A relação correta, na ordem dada, é:
1. Anomalias não intencionais.
2. Anomalias pontuais.
3. Anomalias contextuais.
4. Anomalias coletivas.
( ) Essas anomalias, também conhecidas como valores discrepantes globais, são pontos de dados individuais que estão muito fora do restante do conjunto de dados. Um exemplo desses tipo anomalia é um saque de conta bancária que é significativamente maior do que qualquer um dos saques anteriores do usuário;
( ) Essas anomalias envolvem um conjunto de instâncias de dados que juntas se desviam da norma, mesmo que as instâncias individuais possam parecer normais. Um exemplo desse tipo de anomalia seria um conjunto de dados de tráfego de rede que mostra um aumento repentino no tráfego de vários endereços IP ao mesmo tempo;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma devido a erros ou ruído no processo de coleta de dados. Esses erros podem ser sistemáticos ou aleatórios, originados por problemas como sensores defeituosos ou erro humano durante a entrada de dados. Esse tipo de anomalia pode distorcer o conjunto de dados, dificultando a obtenção de insights precisos;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. Essas anomalias não são necessariamente valores discrepantes quando consideradas isoladamente, mas se tornam anômalas quando vistas dentro de seu contexto específico. Por exemplo, considere o uso de energia. Se houver um aumento repentino no consumo de energia ao meio-dia, quando normalmente nenhum membro da família está em casa. Este dado pode não ser um valor discrepante quando comparado ao consumo de energia pela manhã ou à noite (quando as pessoas geralmente estão em casa), mas é anômalo em relação ao horário em que ocorreu.
A relação correta, na ordem dada, é:
