Considere o programa em Python abaixo criado por um Gestor da SEPLAG.

# Dados de Orçamento (Área, Orçado, Realizado)
dados_orcamento = [
    ("Saúde", 15000, 15500), ("Educação", 22000, 21800), ("Segurança", 8000, 8500),
    ("Previdência", 10000, 10100)
]

print("--- ANÁLISE ORÇAMENTÁRIA ESTADUAL (Em Milhões de BRL) ---")
print("{:<15} {:<10} {:<10} {:<10} {:<10}".format( "ÁREA", "ORÇADO", "REALIZADO",
"DESVIO", "VARIAÇÃO %"))
print("-" * 55)

desvios_percentuais = []

for area, orcado, realizado in dados_orcamento:
    desvio = realizado - orcado
    variacao_perc = (desvio / orcado) * 100

    desvios_percentuais.append((area, desvio, variacao_perc))

    desvio_str = f"{desvio:,.0f}"
    variacao_str = f"{variacao_perc:+.2f}%"

    print("{:<15} {:<10,.0f} {:<10,.0f} {:<10} {:<10}".format(area, orcado, realizado,
    desvio_str, variacao_str ))

maior_estouro =   I
maior_economia =  II

print("\n\nRESUMO GERENCIAL:")
print(f"1. Maior Estouro Orçamentário (Gasto Extra):  {maior_estouro[0]}   |  Desvio:  +R$ {maior_estouro[1]:,.0f} Milhões.")
print(f"2. Maior Economia (Abaixo do Orçado):  {maior_economia[0]}   |  Desvio:  R$ {maior_economia[1]:,.0f} Milhões.")

Sabendo que o programa será executado em condições ideais e que sua lógica deve ser mantida, as lacunas I e II devem ser, correta e respectivamente, preenchidas com

Uma equipe de planejamento da SEPLAG está preparando um conjunto de dados para análise em Python, usando Pandas. O DataFrame df.

 contém informações sobre projetos estratégicos, incluindo colunas como projeto, responsavel, orcamento, prazo_dias e cpf_responsavel. Durante a análise exploratória, foram identificados valores ausentes em prazo_dias, duplicatas em projeto e valores extremos em orcamento.

Além disso, os dados serão compartilhados com parceiros externos. Em condições ideais, uma prática que se adequaa este cenário é

Considere que no banco de dados relacional da SEPLAG, instalado e funcionando em condições ideais, foi criada metas_planejamento e alguns dados iniciais foram nela inseridos, conforme mostram os comandos SQL abaixo. 

CREATE TABLE metas_planejamento (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    descricao VARCHAR(30),
    valor_previsto NUMERIC(10,2)
);

INSERT INTO metas_planejamento (id, descricao, valor_previsto) VALUES
(1, 'Digitalização de Documentos', 500000.00),
(2, 'Sistema de Compras Integrado', 1200000.00),
(3, 'Capacitação de Funcionários', 300000.00),
(4, 'Implantação de BI', 900000.00),
(5, 'Modernização de Infraestrutura', 1500000.00);

Um Gestor de planejamento executou um comando SQL que apresentou o seguinte resultado:

descricao                               valor_previsto
--------------------------------------  --------------
Sistema de Compras Integrado                1200000.00
Implantação de BI                            900000.00
Modernização de Infraestrutura              1500000.00

O comando SQL executado pelo Gestor foi:

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT SUM(valor_previsto)/COUNT() FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > MEDIA(valor_previsto);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT MEDIA(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT AVG(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
HAVING valor_previsto > (SELECT MAX(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

A equipe de planejamento da SEPLAG está desenvolvendo um painel de acompanhamento de despesas públicas no Power BI, utilizando dados extraídos do sistema financeiro do órgão. O processo envolve a carga de dados em um Data Warehouse, seguido da criação de medidas e visualizações no Power BI. Durante a modelagem, uma Gestora criou a seguinte medida DAX (Data Analysis Expressions):

TotalDespesas = SUM(fato_despesas[valor_total])

Em seguida, ela adicionou um gráfico de colunas com os campos dim_orgao[nome_orgao] no eixo e TotalDespesas como valor. Ao aplicar um filtro de ano na página, o gráfico se atualiza automaticamente.

Com base nos conceitos sobre ETL e Power Bl envolvidos neste cenário,

Considerando os instrumentos da Política Estadual de Gerenciamento Costeiro, instituídos pela Lei Estadual nº 14.258/2010, o instrumento balizador do processo de ordenamento territorial é denominado:

Considere as afirmações a seguir:

I. Propor programas, instrumentos, normas e prioridades da Política Estadual de Desenvolvimento Urbano e deliberar sobre suas diretrizes.
II. Promover, em parceria com organismos governamentais e não-governamentais, nacionais e internacionais, a identificação de sistemas de indicadores, no sentido de estabelecer metas e procedimentos para monitorar a aplicação das atividades relacionadas com o desenvolvimento urbano.
III. Promover, em parceria com organismos governamentais e não-governamentais, nacionais e internacionais, a identificação de sistemas de indicadores, no sentido de estabelecer metas e procedimentos para monitorar a aplicação das atividades relacionadas com o desenvolvimento urbano. Promover a cooperação entre os entes do Governo Estadual, exceto o Distrito Estadual de Fernando de Noronha, na formulação e execução da Política Estadual de Desenvolvimento Urbano.
IV. Emitir orientações e recomendações sobre a aplicação do Estatuto da Cidade.

Ao Conselho Estadual das Cidades - ConCidades-PE, órgão colegiado, de natureza permanente e deliberativa, APENAS as ações:

Considere a notícia:

Pernambuсo ocиpa иma posição de destaque na corrida do H2V [hidrogênio verde] já que o estado atende aos requisitos para implantação e desenvolvimento dessa tecnologia.

(Disponível em: https://observatorio.sistemafiepe.org.br. Adaptado)

No contexto da transição energética, os requisitos do estado de Pernambuco para o implantação e desenvolvimento de hidrogênio verde referem-se à

A família Silva mora nos 'mangues' da cidade do Recife, num 'mocambo' que o chefe da família fez quando chegou de cima. A família é originária do sertão. Desceu do Cariri, na seca, perseguida pela fome [...]. Nesse tempo espalharam pelo interior um boato que o governo tinha criado um ministério para defender os interesses do trabalhador e com os fiscais da lei, a vida na cidade estava uma beleza [...]. Logo na chegada a família viu que a coisa era outra.

(Adaptado de: CASTRO, Josué de. O ciclo do caranguejo)

No contexto da formatação territorial, social e econômica do estado de Pernambuco, sobretudo do século XX, o texto apresenta os processos:

Os textos I e II descrevem características de duas Regiões de Desenvolvimento do Estado de Pernambuco:

I. Situada na extremidade sudoeste de Pernambuco, possui área de 14.655 km², e densidade demográfica de 36,25 habitantes/km2. A Região é formada por sete municípios, com população aproximada de 531,22 mil habitantes (IBGE, 2022). As principais atividades produtivas da Região são a Vitivinicultura, Fruticultura Irrigada, Piscicultura, Ovinocaprinocultura, Agricultura (arroz e cebola), Artesanato, Fábrica de Doces.
II. Situada no Norte de Pernambuco, possui área de 3.540 km² e densidade demográfica de 152,96 habitantes/km². É formada por 19 municípios, com população de 541,48 mil habitantes (IBGE, 2022). Os principais Arranjos Produtivos Locais (APLs) da região são Agricultura, Apicultura, Confecção e Têxtil e Turismo. Já as principais cadeias produtivas da Região são a cafeicultura e a movelaria.

Os textos I e II descrevem, respectivamente, as regiões:

A tabela traz variações do Índice de Gini em cinco municípios pernambucanos:

Índice de Gini

	1991	2000	2010
Arcoverde	0,57	0,60	0,58
Olinda	0,60	0,59	0,55
Ouricuri	0,64	0,72	0,60
Recife	0,67	0,68	0,68
Toritama	0,41	0,45	0,43

(Disponível em: http://www.bde.pe.gov.br/)

A análise da tabela permite afirmar que entre os anos de 1991 e 2010: