Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FGV 2024
Engenharia de Software›Inteligencia Artificial
Código
fg079630
Banca
FGV
Órgão
DATAPREV
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
ATI - Arquitetura, Engenharia e Sustentação Tecnológica
A detecção de outliers é uma tarefa importante que integra tanto a etapa de pré-processamento do processo de mineração de dados quanto a análise exploratória de dados em aprendizado de máquina. Outliers são valores atípicos que podem fornecer informações importantes ou, em alguns casos, distorcer análises de dados. Eles são classificados em diferentes tipos, dependendo de suas características e do contexto em que aparecem.Considere um cenário em que uma sequência de vendas de um produto permanece constante durante uma promoção que normalmente gera picos de vendas, retornando aos patamares normais ao final da promoção.Nessas condições, o tipo de outlier observado nessa sequência de vendas é o
Acoletivo.
Bcontextual.
Cglobal.
Dintencional.
Emultivariado.
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GabaritoA — coletivo.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Detecção de Outliers: Tipos
Gabarito: letra A. O cenário descreve uma sequência de vendas que permanece constante durante uma promoção — período em que normalmente haveria picos. Esse comportamento atípico não é de um ponto isolado, mas de todo o conjunto de dados da promoção. Trata-se, portanto, de um outlier coletivo, que é um grupo de observações que, em conjunto, destoa do padrão geral dos dados.
A questão cobra a classificação dos outliers em três categorias principais: global (ponto individual que foge ao padrão geral), contextual (ponto anômalo em um contexto específico, como uma temperatura alta no inverno) e coletivo (um conjunto de pontos que, como grupo, é anômalo). A banca explora justamente a diferença entre contextual e coletivo.
Tipo de Outlier
Característica Principal
Exemplo Clássico
Aplicação ao Cenário (Vendas constantes durante promoção)
Coletivo
Grupo de observações que, em conjunto, destoa do padrão geral.
Série temporal com valores baixos em um período de pico esperado.
✅ Correto. O conjunto de vendas constantes durante a promoção é atípico como grupo.
Contextual
Ponto individual anômalo em um contexto específico (ex.: estação do ano).
Temperatura alta no inverno.
❌ Incorreto. Não há um ponto específico, mas todo o período.
Global
Ponto individual que foge ao padrão geral dos dados.
Venda de R$ 1.000.000 em um mês de vendas médias de R$ 10.000.
❌ Incorreto. Não há um valor extremo isolado.
Intencional
Valor inserido propositalmente para enganar ou distorcer a análise.
Dados fraudulentos em uma transação financeira.
❌ Incorreto. Não há indicação de intencionalidade no cenário.
Multivariado
Anomalia detectada apenas ao considerar múltiplas variáveis simultaneamente.
Pessoa com altura e peso fora da relação esperada.
❌ Incorreto. O cenário trata de uma única variável (vendas).
Outliers
1Global (ponto individual)
Valor extremo isolado
2Contextual (ponto + contexto)
Anômalo em condição específica
3Coletivo (grupo de pontos)
Conjunto atípico como grupo
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Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A sequência de vendas constantes durante a promoção forma um grupo de valores que, juntos, são atípicos em relação ao comportamento esperado para aquele período. Isso caracteriza exatamente o outlier coletivo.
Alternativa B — ❌ Incorreta
O outlier contextual ocorre quando um único ponto é anômalo dentro de um contexto (ex.: uma venda de R$ 1.000 em um dia de semana comum). No enunciado, não há um ponto específico, mas todo o período promocional que se comporta de forma atípica. Logo, não é contextual.
Alternativa C — ❌ Incorreta
O outlier global é um valor individual que se destaca por estar muito distante dos demais (ex.: uma venda de R$ 1.000.000 em um mês de vendas médias de R$ 10.000). O cenário não apresenta um ponto extremo, mas um padrão constante durante um intervalo, o que não se encaixa em global.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Outlier intencional não é uma categoria clássica na mineração de dados. Pode se referir a valores inseridos propositalmente para enganar, mas isso não tem relação com o comportamento natural dos dados descrito.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Outlier multivariado envolve anomalias que só são detectadas quando se consideram múltiplas variáveis simultaneamente (ex.: uma pessoa com altura e peso fora da relação esperada). O enunciado trata de uma única variável (vendas) ao longo do tempo, sem interação com outras variáveis.
NÃO CAIA NESSA!
Muitos candidatos confundem outlier contextual com coletivo. A chave está em perceber se a anomalia é de um ponto (contextual) ou de um grupo (coletivo). No caso, a constância durante a promoção é um grupo, não um único valor. Treine essa distinção!