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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

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4 questões encontradas

ID 189361 Tecnologia da Informação Tipos de relatórios CEBRASPE 2025

Caso se pretendesse representar, em um relatório técnico, a relação entre duas variáveis quantitativas de determinado estado — o volume de arrecadação tributária e o número de fiscalizações realizadas —, seria mais adequado o uso de um gráfico de

A Gantt, que ilustraria as etapas e a duração de um processo de fiscalização.

B pizza , que mostraria a proporção de arrecadação por tipo de tributo (ICMS, IPVA, entre outros impostos) em determinado ano.

C linhas, que demonstraria a evolução da arrecadação de determinado tributo ao longo de cinco anos.

D dispersão, que exibiria a correlação entre o volume de arrecadação tributária e o número de fiscalizações realizadas.

E barras, que compararia o volume de arrecadação tributária entre diferentes regiões do estado.

ID 189360 Tecnologia da Informação Limpeza, formatação e padronização CEBRASPE 2025

Um analista de dados da Secretaria de Fazenda do estado X recebeu a incumbência de consolidar dados de repasses intergovernamentais no Microsoft Excel. Com a finalidade de assegurar a consistência e a qualidade dos dados, o analista deve aplicar técnicas de limpeza e transformação.

Nessa situação hipotética,

A para verificar se o nome de um município em uma tabela de referência corresponde a um código específico, o analista pode usar a função PROCV combinada com SE , que retorna o nome do município ou uma mensagem de erro caso o código não seja encontrado.

B para converter uma coluna de datas armazenadas como texto (por exemplo, 2023-01-15 ) em formato de data reconhecido pelo Excel, o analista só poderá usar a função DATA.VALOR se o texto estiver no formato DD/MM/AAAA .

C para identificar valores únicos em uma coluna de repasses, o analista pode criar uma tabela dinâmica, que só exibirá valores únicos se os dados forem previamente ordenados por ordem alfabética.

D para identificar registros duplicados em uma coluna de códigos de municípios, o analista pode usar a função CONT.SE combinada com formatação condicional, mas essa técnica só funciona se a coluna contiver apenas valores numéricos.

E para combinar valores de duas colunas, como um município e seu respectivo estado, em uma única célula no formato município - estado , o analista pode usar a função CONCATENAR , que, entretanto, não permite incluir um delimitador personalizado, como o hífen.

ID 189333 Contabilidade Pública NBC TSP 34 - Custos no Setor Público CEBRASPE 2025

Conforme o disposto na NBC TSP 34, de 2021, assinale a opção na qual é apresentada corretamente, em ordem hierárquica, todas as etapas que devem ser contempladas, sempre que possível e economicamente viável, no processo de atribuição de custos no setor público.

A alocação dos custos diretos; alocação dos custos indiretos em bases de rateio razoáveis e consistentes; e alocação dos custos indiretos remanescentes mediante direcionadores de custos (rastreamento)

B alocação dos custos diretos; alocação dos custos indiretos mediante direcionadores de custos (rastreamento); e alocação dos custos indiretos remanescentes em bases de rateio razoáveis e consistentes

C alocação dos custos diretos; e alocação dos custos indiretos mediante direcionadores de custo (rastreamento)

D alocação dos custos diretos mediante direcionadores de custos (rastreamento); alocação dos custos indiretos em bases de rateio razoáveis e consistentes

E alocação dos custos diretos; e alocação dos custos indiretos em bases de rateio razoáveis e consistentes

ID 189001 Tecnologia da Informação Spam CEBRASPE 2025

Um modelo de machine learning foi treinado para prever se determinado email é spam ou não. Ao se avaliar o desempenho do modelo, observou-se que a métrica utilizada representava a proporção de exemplos positivos corretamente identificados em relação ao total de exemplos positivos existentes.

A partir dessas informações, é correto afirmar que a métrica utilizada no referido modelo de machine learning é denominada

A especificidade.

B revocação.

C F1- score .

D acurácia.

E precisão.