Dados em sua forma bruta podem não fazer muito sentido quando isolados. É por isso que organizar dados de forma estratégica se torna essencial. Ter informações úteis e sempre à mão é algo indiscutível para qualquer um. Elas auxiliam equipes e gestores nas tomadas de decisão, possibilitam calcular riscos, otimizar processos e melhorar resultados. Após realizada a organização dos dados em bases de dados, deve-se proceder uma análise unidirecional, ou seja, uma análise dos casos por variáveis. Os termos missing values e outliers são importantes neste momento. Sobre esses termos, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Respostas
Resposta:
VVF
Explicação:
Após realizado a organização dos dados em bases de dados, deve-se proceder uma análise unidirecional, ou seja, uma análise dos casos por variáveis. Os termos missing values e outliers são importantes neste momento. O que esses termos se referem? Enquanto o termo missing values refere-se aos valores não fornecidos pelo respondente (valores faltantes), os outliers representam os valores que estão fora de padrão (valores distorcidos)
Sobre os termos missing values e outliers:
- A expressão missing values refere-se aos valores não fornecidos pelo respondente (valores faltantes).
- A expressão outliers representam os valores que estão fora do padrão.
Resposta: V - V - F.
Missing values e outliers
Os missing values (dados ausentes ou valores faltantes) ocorrem quando nenhum valor de dados é armazenado para uma variável em uma observação. A falta de dados é uma ocorrência comum e pode ter um impacto significativo nas conclusões extraídas dos dados.
Os outliers são dados distintos de todos os outros dados. Em outras palavras, um outlier é um valor que se desvia da normalidade e pode (e possivelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por algoritmos e sistemas analíticos.
Para mais informações sobre dados brutos, acesse:
https://brainly.com.br/tarefa/11947206
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