Considerando as informações citadas, responda: 1- Como diretor da empresa, pela sua formação e experiência, você sabe da dificuldade de trabalhar com um número muito grande de elementos. O que você pode fazer para trabalhar com um número menor de dados sem perder a representatividade? 2- Quais são as vantagens de trabalhar com um número menor de elementos sem perder a representatividade? 3- Qual técnica pode ser utilizada para auxiliar na seleção desses elementos? 4- Para não perder a representatividade, que tipo de técnica a empresa deve adotar ao selecionar os dados?


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Respostas

respondido por: arinarva16
8

Resposta:

Padrão de resposta esperado

1- Deve-se selecionar uma amostra da população. A população é a coleção de todas as observações potenciais sobre determinado fenômeno. A amostra é a parte da população que será realmente observada e estudada.

3- Trabalhar com uma amostra devidamente selecionada pode apresentar como vantagens:

- Menor custo

- Rapidez na análise dos dados

- Tomada de decisão com agilidade

- Simplificação do trabalho dos analistas.

4- A seleção dos elementos de uma população recorre à técnica de amostragem.

5- A empresa deve adotar a técnica de Amostragem Aleatória Simples. Um meio para se alcançar essa representatividade é fazer com que a seleção da amostra aconteça por meio de um processo de amostragem aleatório. Por isso, as amostras probabilísticas são preferidas. Quando fala-se que um método de seleção produz amostras probabilísticas significa que ele define claramente a probabilidade de um elemento vir a fazer parte da amostra.

Explicação:

respondido por: sayuriitosilva
1

A partir da informações expostas, tem-se:

  1. Como diretor da empresa, você pode implementar algumas medidas para trabalhar com um número menor de dados sem perder a representatividade. Primeiro, é importante realizar uma análise de dados para identificar os elementos relevantes que devem ser considerados na decisão. Depois, podem ser aplicadas técnicas de redução de dimensionalidade, como agrupamento, clusterização, seleção de características relevantes e análise de componentes principais, para selecionar os elementos que possuem maior importância para a empresa. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina e análise preditiva podem ser usados para ajudar a identificar e selecionar os elementos mais relevantes.
  2. Trabalhar com um número menor de elementos sem perder a representatividade tem diversas vantagens. Primeiro, isso reduz o tempo de processamento e a complexidade da análise, pois há menos dados para serem processados. Além disso, reduz o risco de erros e a possibilidade de identificar elementos irrelevantes. Essa abordagem também torna a análise mais eficiente e mais fácil de interpretar.
  3. Algumas técnicas podem ser utilizadas para auxiliar na seleção dos elementos relevantes, como agrupamento, clusterização, seleção de características relevantes, análise de componentes principais e algoritmos de aprendizado de máquina.
  4. Para não perder a representatividade, a empresa deve adotar uma abordagem que combine técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina. É importante que os dados sejam pré-processados para remover ruídos, outliers e elementos irrelevantes antes de serem selecionados para análise. Além disso, a empresa deve usar técnicas de redução de dimensionalidade, como agrupamento, clusterização, seleção de características relevantes e análise de componentes principais, para identificar os elementos mais relevantes para a empresa. Por fim, algoritmos de aprendizado de máquina e análise preditiva podem ser usados para ajudar a identificar e selecionar os elementos mais relevantes.

O que é agrupamento?

O agrupamento é um processo de análise de dados onde os dados são agrupados em categorias com base em características semelhantes. O objetivo é agrupar os dados em grupos que possuem características ou comportamentos semelhantes. O resultado deste processo é uma estrutura de dados que contém informações sobre os grupos formados. A técnica de agrupamento é muito útil para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados.

Saiba mais sobre agrupamento em:

brainly.com.br/tarefa/20296002

#SPJ2

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