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Questão de Banco de Dados — Data Mining — FGV 2025

Banco de DadosData Mining
Código
fg121549
Banca
FGV
Órgão
TCE-PE
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação
Durante a preparação de um conjunto de dados para análise preditiva de inadimplência, um cientista de dados identificou diversos problemas de qualidade nos dados, incluindo:• campos numéricos com valores negativos que não fazem sentido (como "idade" ou "renda");• colunas categóricas com múltiplas grafias para a mesma categoria (ex: "PE", "pe", "Pernambuco");• presença de valores nulos em campos-chave como “renda” e “número de dependentes”;• valores repetidos na chave primária “ID cliente”.Com base nas dimensões de qualidade de dados e nas boas práticas de tratamento com Python - especialmente usando Pandas -, é correto afirmar que a:
  1. Avalidação para garantir que a idade não seja negativa é uma verificação de conformidade e pode ser realizada no Pandas, utilizando filtros booleanos.
  2. Bdetecção e remoção de duplicatas de chave primária atende à dimensão de completude, e deve ser feita usando dropna.
  3. Cpadronização de grafias em colunas categóricas está relacionada à dimensão de integridade, enquanto o tratamento de nulos se refere à unicidade.
  4. Dsubstituição de valores nulos por zero é recomendada em todos os casos, pois preserva a precisão dos dados para modelagem.
  5. Ecoluna com grafias variadas não compromete a análise, desde que os dados estejam completos, pois está dentro da acurácia esperada.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — validação para garantir que a idade não seja negativa é uma verificação de conformidade e pode ser realizada no Pandas, utilizando filtros booleanos.

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”.

Qualidade de dados e tratamento com Pandas

Gabarito: letra A. A validação de valores negativos em campos numéricos (como idade) é uma verificação de conformidade (conformity) e pode ser realizada no Pandas com filtros booleanos, como df[df['idade'] < 0]. As demais alternativas erram ao associar funções incorretas (dropna para duplicatas) ou ao classificar erroneamente as dimensões de qualidade (completude, unicidade, integridade).

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A verificação de que a idade não seja negativa é um exemplo clássico de validação de conformidade com regras de negócio. No Pandas, usa-se filtros booleanos (ex.: df[df['idade'] < 0]) para identificar registros que violam a regra. Está correta.

Alternativa B — ❌ Incorreta

A detecção e remoção de duplicatas de chave primária atende à dimensão de unicidade (uniqueness), não completude. Além disso, a função dropna é para valores nulos; para duplicatas usa-se drop_duplicates.

Alternativa C — ❌ Incorreta

A padronização de grafias está relacionada à consistência ou acurácia, e não à integridade (que se refere a integridade referencial ou constraints). O tratamento de nulos diz respeito à completude, e não à unicidade.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A substituição de nulos por zero não é recomendada em todos os casos, pois pode enviesar a distribuição e prejudicar a modelagem. A escolha da técnica de imputação depende do contexto e do tipo de dado.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Uma coluna com múltiplas grafias compromete a análise, pois diferentes representações do mesmo valor são tratadas como categorias distintas, afetando agregações e modelos. Isso está relacionado à acurácia e consistência, não à completude.

PEGA ESSA DICA!

Memorize as principais dimensões de qualidade de dados e as funções Pandas correspondentes:

  • Completude (valores nulos) → isna(), fillna(), dropna()

  • Unicidade (duplicatas) → duplicated(), drop_duplicates()

  • Conformidade (regras de negócio) → filtros booleanos, validação com expressões

  • Acurácia/Consistência (valores corretos e padronizados) → replace(), str.lower(), mapeamento

Gabarito: letra A

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