Questão 90 do CNU 2025 (FGV) — Bloco 2, Eixo 5: Avaliação

Uma equipe do Ministério Alfa conduz um projeto baseado em Big Data para entender o perfil de acesso da população a atividades financiadas com recursos federais. A base integra milhões de registros oriundos de plataformas digitais de ingressos, editais culturais, visitas a museus federais e interações nas redes sociais de equipamentos culturais.
Como a pesquisa ainda não tem uma variável-alvo definida, o objetivo inicial é identificar grupos latentes de usuários com padrões semelhantes de comportamento, considerando variáveis como frequência de participação, região e faixa etária. Após essa etapa, a equipe pretende avaliar os fatores que contribuem para o engajamento cultural em regiões com baixa participação e, por fim, recomendar estratégias de ampliação de acesso.
Considerando os modelos multivariados, a natureza da base de dados e os objetivos e etapas propostos para a pesquisa, a equipe responsável deveria:

  1. Acomeçar com análise de séries temporais desagregadas por faixa etária e, a partir delas, gerar agrupamentos por similaridade de comportamento;
  2. Baplicar análise prescritiva com base em redes neurais profundas desde o início, pois a ausência de variável-alvo impede o uso de aprendizado supervisionado;
  3. Ciniciar com clusterização por k-médias, caracterizar os grupos com análise descritiva e, então, empregar regressão preditiva para estimar o impacto de intervenções;
  4. Dutilizar agrupamento hierárquico para redução de dimensionalidade, seguido de técnicas de análise discriminante para prever padrões de engajamento futuro;
  5. Eaplicar regressão logística sobre variáveis de participação por região e perfil, seguida de análise de variância, para testar diferenças estatísticas significativas entre os grupos.
Gabarito e comentário

Gabarito: C — iniciar com clusterização por k-médias, caracterizar os grupos com análise descritiva e, então, empregar regressão preditiva para estimar o impacto de…

Diante de uma base massiva de Big Data sem uma variável-alvo previamente rotulada e com o objetivo inicial de identificar perfis latentes de comportamento cultural, a abordagem metodológica mandatória pertence ao aprendizado não supervisionado. O procedimento clássico estruturado consiste em: 1) aplicar algoritmos de agrupamento, como a clusterização por k-médias (k-means), para agrupar os usuários em perfis homogêneos de engajamento; 2) conduzir uma análise descritiva para caracterizar as especificidades de cada cluster; e 3) com as variáveis e grupos delimitados, empregar modelos de regressão preditiva para identificar os fatores determinantes do engajamento e simular intervenções.

Análise das alternativas:

  • A está incorreta, pois a base não é longitudinal univariada temporal, mas transversal e multivariada (faixa etária, região e frequência).
  • B está incorreta, pois aplicar redes neurais profundas prescritivas de forma imediata sem antes estruturar os dados não supervisionados inviabiliza o estudo.
  • C está correta, pois traça com exatidão a sequência metodológica de clusterização não supervisionada, descrição de perfis e modelagem preditiva.
  • D está incorreta, pois análise de agrupamento não é técnica de redução dimensional e análise discriminante requer classes conhecidas a priori.
  • E está incorreta, pois a regressão logística supervisionada exige uma variável dependente binária definida, ausente no momento inicial da pesquisa.

Dica de prova: Quando a questão indicar "sem variável-alvo definida" e pretender "identificar grupos latentes de usuários", a técnica inicial adequada é o aprendizado não supervisionado de clusterização (k-means).

Fundamentos: Big Data e aprendizado não supervisionado · Clusterização por k-médias (k-means) · Modelagem multivariada preditiva

Comentário Cravei IA, gerado a partir do gabarito oficial e verificado automaticamente. A IA pode errar: o gabarito da banca prevalece.

Origem

Questão 90 do caderno tipo 1 do Bloco 2 – Cultura e Educação, CNU 2025, banca FGV. Gabarito definitivo divulgado pela banca.

Onde esta questão aparece no Cravei CNU

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