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Um analista está realizando análise exploratória de dados com a utilização de ferramentas de business intelligence por meio do Power BI. Ele deseja comparar a distribuição de uma variável numérica contínua entre diferentes categorias (por exemplo, despesas por órgão público), de forma que seja possível visualizar graficamente a mediana, os quartis, a amplitude interquartil e os valores atípicos (outliers).
Assinale a opção que corresponde ao gráfico do Power BI mais adequado para a finalidade pretendida pelo analista na situação hipotética apresentada.
Assinale a opção que indica o critério de classificação que divide as feições em classes que possuem a mesma frequência de registros.
Para garantir a comparabilidade entre variáveis, ele aplicou a padronização por escore z (z-score) em um conjunto de dados multivariados, de modo que todas as variáveis passassem a apresentar média 0 e desvio-padrão 1.
Após a padronização, verificou-se que os dados não apresentavam forte separação entre grupos naturais. Em seguida, foi aplicado o algoritmo K-means em Python:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=0)
kmeans.fit(X_scaled)
print(kmeans.cluster_centers_)
Observou-se que os centroides obtidos apresentam valores próximos de zero em todas as dimensões.
Considerando o contexto descrito, esse resultado ocorre porque
Uma empresa, em reconhecimento ao desempenho de 10 de seus funcionários, decide dar-lhes um bônus. Para tanto, a empresa distribuiu um total de R$ 25.000,00, de acordo com a Tabela a seguir:

Nessas condições, o desvio padrão dos bônus pagos é dado por
A partir do gráfico de barras, podemos construir um intervalo que é dado pela média de gols da Alemanha por jogo, mais ou menos a amplitude do número de gols. Aproximando o valor da média com duas casas decimais, esse intervalo é dado por