Cerca de 5.000 sensores de qualidade do ar foram instalados em estações móveis distribuídas por quatro bairros…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Produzir, analisar, gerir e compartilhar informações a partir de dados, utilizando princípios de ciência de dados.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Cerca de 5.000 sensores de qualidade do ar foram instalados em estações móveis distribuídas por quatro bairros de uma cidade grande. Durante um mês, os sensores registraram dados a cada 15 minutos, mas algumas leituras exibiram valores nulos ou picos extremamente altos devido a falhas de comunicação ou interferências externas. A equipe de análise de dados planeja um pipeline que inclua etapas de limpeza, agregação e visualização para produzir relatórios confiáveis sobre a qualidade do ar. Analise o texto-base e identifique a etapa do pipeline de ciência de dados responsável por eliminar leituras claramente inválidas antes de seguir com a agregação.
- A) Agregar leituras por período de tempo
- B) Remover leituras que fogem do intervalo plausível
- C) Transformar formato bruto em planilha estruturada
- D) Normalizar valores de sensor para escala comum
- E) Visualizar distribuições das medições em gráficos
✅ Resposta correta: alternativa B
Resolução passo a passo
- O enunciado descreve um problema de qualidade dos dados: algumas leituras têm valores nulos ou picos extremamente altos, causados por falhas de comunicação ou interferências. A pergunta pede a etapa que elimina leituras claramente inválidas antes da agregação.
- Essa etapa é a limpeza dos dados, que inclui identificar e remover registros inválidos, como valores nulos e outliers fora de uma faixa plausível. A alternativa B, 'Remover leituras que fogem do intervalo plausível', descreve exatamente essa operação.
- Por que as outras estão erradas:
- A) Agregar por período de tempo é a etapa seguinte, que resume os dados; ela não elimina leituras inválidas.
- C) Transformar formato bruto em planilha estruturada é a organização ou estruturação dos dados, e não a remoção de valores incorretos.
- D) Normalizar valores para escala comum é uma transformação matemática que ajusta a escala, mas não elimina leituras.
- E) Visualizar distribuições em gráficos é a etapa de apresentação e exploração, feita após o tratamento dos dados.
- Conclusão: o gabarito oficial B está correto, pois a eliminação de leituras claramente inválidas, antes da agregação, corresponde à remoção de valores fora do intervalo plausível.
💡 Dica: Identifique a etapa que elimina dados inválidos antes da agregação.
Alternativa por alternativa
O aluno pode entender que a agregação já resolve o problema, pois médias e somas diluem valores estranhos. Assim, confunde resumir os dados com eliminar registros inválidos.
Por que engana: Confundir etapas de limpeza com agregação ou visualização, escolhendo etapas posteriores.
Remover outliers e valores nulos faz parte da limpeza de dados para garantir qualidade antes da agregação.
O aluno pode associar a limpeza à organização do formato dos dados, achando que dados brutos passam a ser confiáveis apenas por estarem em tabela estruturada.
O aluno pode imaginar que valores extremos devem ser corrigidos por ajuste de escala, sem perceber que leituras nulas ou picos inválidos não se resolvem apenas com normalização.
O aluno pode pensar que a visualização serve para identificar e eliminar outliers, confundindo a etapa exploratória com a etapa de tratamento dos dados.
Raio-X da questão
pipeline limpeza dados
diagnostico
conceitos básicos de dados
Estude etapas de limpeza e pré-processamento de dados.
Confundir etapas de limpeza com agregação ou visualização, escolhendo etapas posteriores.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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