Dados ilustrativos: em um projeto de monitoramento da qualidade do ar em um bairro urbano, sensores…

Questão

Dados ilustrativos: em um projeto de monitoramento da qualidade do ar em um bairro urbano, sensores registraram concentrações de partículas inaláveis (PM2.5) e temperatura a cada hora durante um mês. O conjunto resultante apresenta registros faltantes por falhas de comunicação e valores extremos gerados por erros de leitura. A equipe pretende aplicar princípios de ciência de dados para produzir relatórios confiáveis e compartilhar as informações com a comunidade. Para isso, é necessário preparar os dados, analisando, gerindo e documentando alterações no conjunto bruto. Analise o texto e identifique qual procedimento aplica-se ao tratamento de valores ausentes em um conjunto de dados.

1. A) Remover registros com valores extremos para evitar distorções
2. B) Gerar gráfico de distribuição de frequências dos dados coletados
3. C) Codificar variáveis categóricas em formato numérico para análise
4. D) Converter escalas de variáveis para faixa padrão entre 0 e 1
5. E) Substituir valores ausentes pela média de cada variável numérica

✅ Resposta correta: alternativa E

Resolução passo a passo

1. O enunciado pede o procedimento aplicado ao tratamento de valores ausentes (registros faltantes por falhas de comunicação). Passo 2: Tratar valores ausentes é um procedimento de preparação de dados que consiste em decidir o que fazer com as lacunas, por exemplo removê-las ou preenchê-las com algum valor estimado. Passo 3: A alternativa E descreve exatamente isso: substituir os valores ausentes pela média da variável numérica, um método clássico de imputação que mantém o tamanho do conjunto. Passo 4: A alternativa A trata de valores extremos, e não de ausentes; além disso, remover registros é uma decisão diferente da imputação. Passo 5: A alternativa B é uma análise exploratória de distribuição, que não altera nem preenche dados faltantes. Passo 6: A alternativa C é a codificação de variáveis categóricas, uma transformação de tipo de dado que não lida com lacunas. Passo 7: A alternativa D é a normalização de escalas, uma transformação numérica que também não trata valores ausentes. Passo 8: Portanto, o gabarito E está correto, pois é o único procedimento da lista que se aplica diretamente ao tratamento de valores ausentes.

💡 Dica: Identifique o procedimento correto para tratar valores ausentes em dados.

Alternativa por alternativa

Raio-X da questão

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