Megan souhaite ouvrir une salle de jeux utilisant la technologie de réalité virtuelle (RV). Elle souhaite évaluer le niveau d'intérêt pour les jeux en VR auprès des résidents de sa ville. Elle prévoit de mener une enquête à l'aide d'une méthode d'échantillonnage aléatoire, puis d'utiliser ces données pour déterminer la demande potentielle pour une salle de jeux en VR dans sa ville. Quelle est la nature des données recueillies : expérimentales ou observationnelles ?

Un élève de lycée souhaite déterminer la relation entre la masse d'un objet et la distance qu'il peut parcourir lorsqu'il est lancé par une catapulte. Pour collecter des données à analyser, l'élève prévoit de lancer des objets de masses variables, puis de mesurer la distance parcourue correspondante. À l'aide de ces données, l'élève prévoit de tracer un graphique avec la masse sur l'axe des x et la distance sur l'axe des y.

Un lycée mène une enquête pour connaître l'opinion de ses élèves sur les options alimentaires proposées à la cafétéria. La population scolaire a été divisée en quatre groupes selon le niveau scolaire (9e, 10e, 11e, 12e année). Un échantillon aléatoire de 60 élèves est sélectionné dans chaque groupe et invité à évaluer la nourriture de la cafétéria sur une échelle de 1 à 10. Les résultats sont présentés dans le tableau suivant :

 

Quelle technique d'échantillonnage a été utilisée pour collecter ces données ?

Une étude de recherche est menée pour comprendre l'opinion des habitants sur le nouveau budget de la ville. La population est constituée de résidents de différents quartiers de la ville ayant des niveaux de revenu variés. Le tableau suivant présente les données de 130 participants sélectionnés au hasard pour l'étude, classés selon leur quartier et leur niveau de revenu.

 

Quelle technique d'échantillonnage a été utilisée pour collecter ces données ?

John souhaite recueillir des données sur la popularité de l'impression 3D auprès des étudiants de l'université locale afin de déterminer la demande potentielle pour un laboratoire d'impression 3D sur le campus. Il a choisi d'utiliser des enquêtes comme méthode de collecte de données. Quelles méthodes d'échantillonnage seraient les plus efficaces pour obtenir des résultats précis ?

Un groupe de chercheurs a été chargé de recueillir des données sur les prix des appareils électroniques auprès de divers détaillants en ligne pour un projet. Proposez une approche optimale pour collecter des données sur les prix de l'électronique auprès de différentes boutiques en ligne dans le cadre d'un projet de recherche.

Alors que la pandémie continue de progresser, les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis publient des données quotidiennes sur les cas et les décès dus à la COVID-19 aux États-Unis, mais ils ne publient pas de rapports le samedi et le dimanche en raison de retards dans la réception des rapports des États et des comtés. Les cas du samedi et du dimanche sont ensuite ajoutés aux cas du lundi. Cela entraîne une augmentation soudaine du nombre de cas signalés le lundi, provoquant confusion et inquiétude au sein de la population. (Voir le tableau fourni.) Les CDC expliquent que ce pic est dû à l'inclusion de données retardées ou incorrectement enregistrées de la semaine précédente. Cela suscite des spéculations et un mouvement de panique dans la population, mais les CDC la rassurent en affirmant qu'aucun foyer épidémique caché n'est en cours.

 

Qu'est-ce qui distingue la standardisation des données de la validation lors de la collecte de données pour un projet de science des données ?

Paul essayait d'analyser les résultats d'une expérience portant sur les effets de la musique sur la croissance des plantes, mais il était constamment confronté à des données inattendues. Il utilisait une instrumentation automatisée pour collecter des données sur la croissance des plantes à des intervalles de temps réguliers. Il a constaté que certains points de données étaient bien plus élevés ou plus bas que prévu, et il a soupçonné la présence de bruit (erreur) dans les données. Il souhaitait identifier la principale source d'erreur dans les données afin de prendre des mesures correctives et ainsi minimiser l'impact de l'erreur (ou des erreurs) sur les résultats de l'expérience. Quelle est la source d'erreur la plus probable que Paul pourrait rencontrer dans cette expérience : une erreur humaine, une erreur d'instrumentation ou une erreur d'échantillonnage ? Tenez compte des différentes sources de bruit (erreur).

Le gouvernement choisit le meilleur hôpital des États-Unis sur la base de données telles que le nombre de patients accueillis, les taux de mortalité et la qualité globale des soins. Il souhaite collecter ces données de manière exacte et équitable afin d'améliorer le système de santé du pays.

Sarah, une scientifique des données, était chargée de recruter un nouveau représentant commercial pour une grande entreprise. Elle avait reçu un grand nombre de candidatures. Afin de rendre le processus de recrutement plus efficace, elle a décidé de le simplifier en utilisant le traitement automatique du texte pour analyser les candidatures des candidats afin d'identifier leur sentiment, leur ton et leur pertinence. Cela aiderait Sarah à mieux comprendre leurs compétences en communication, leurs capacités de résolution de problèmes et leur adéquation globale avec le poste de représentant commercial. Elle a compilé deux listes de mots-clés, l'une pour les candidats retenus et l'autre pour les candidats rejetés. Après avoir généré des résumés des mots-clés de chaque candidature, Sarah était prête à prendre des décisions d'embauche éclairées et efficaces. Identifiez le meilleur candidat d'après la liste de mots-clés associés à chaque candidat, telle qu'examinée dans la figure présentée. Votre réponse doit être étayée par un raisonnement solide et des éléments probants.

Comment un analyste de données d'une grande compagnie aérienne peut-il collecter et organiser efficacement une quantité importante de données relatives aux itinéraires de vol, aux caractéristiques démographiques des passagers et aux indicateurs opérationnels, de manière à garantir des registres fiables et à jour, conformes aux normes du secteur et respectueux des directives éthiques et des réglementations sur la confidentialité ? Les données seront utilisées pour identifier les axes d'amélioration potentiels, tels que les retards de vol et le trafic élevé de passagers, afin que la compagnie puisse mettre en œuvre des stratégies efficaces pour résoudre ces problèmes.

Une chaîne de restauration rapide doit améliorer son menu en proposant des options plus saines à ses clients. Elle souhaite suivre les informations nutritionnelles de ses plats, notamment les hamburgers, les frites et les milk-shakes, afin de permettre aux gestionnaires de comparer plus facilement leur teneur en calories, en matières grasses et en sucres. Quels outils de gestion des données les restaurants peuvent-ils utiliser pour suivre les données nutritionnelles afin de rendre les options plus saines facilement accessibles et d'améliorer leur menu ?

Le spécialiste du recrutement d'une équipe de la NFL a pour mission de trouver le joueur de football américain de lycée le plus talentueux pour rejoindre son équipe. Le spécialiste est chargé de rassembler des informations approfondies sur les joueurs potentiels, telles que leurs statistiques, l'historique de leurs performances et leur potentiel global. L'objectif est d'identifier l'athlète exceptionnel qui apportera un avantage significatif à l'équipe de la NFL. Pour y parvenir, le spécialiste utilise l'informatique en nuage afin d'analyser de vastes quantités de données et d'identifier le joueur de lycée idéal capable d'apporter une contribution précieuse au succès de l'équipe pour la saison à venir. Pourquoi l'informatique en nuage est-elle l'outil idéal pour collecter et analyser des données sur les joueurs de football américain de lycée ?