Uma equipe está trabalhando em um projeto de análi...

Q: Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise preditiva com base em dados estruturados provenientes de diferentes fontes de um Tribunal Regional do Trabalho. Durante a etapa de pré-processament

A) utilizar uma Convolutional Neural Network (CNN) para preencher valores ausentes, normalizar os dados com a técnica Principal Component Analysis (PCA) e realizar redução dimensional com regressão logística. | B) aplicar a imputação de valores ausentes, escalonar os dados utilizando-se CNN e identificar variáveis importantes por meio da análise | C) preencher os valores ausentes com imputação (média ou mediana), escalonar os dados com standard scaler e realizar a seleção de variáveis com base na importância de features calculada por um modelo de árvore de decisão. | D) remover diretamente todas as linhas com valores ausentes, normalizar os dados com decomposição em valores singulares (SVD) e utilizar o algoritmo k-means para selecionar variáveis mais relevantes. | E) usar o algoritmo supervisionado análise de cluster hierárquico (HCA) para prever valores ausentes, aplicar normalização z-score nos dados e calcular a importância das variáveis com uma rede neural profunda.

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Ano: 2025Banca: FCCOrganização: TRT - 15ª Região (SP)Disciplina: Sistemas de Informação e GestãoTemas: Sistemas de Informação

Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise preditiva com base em dados estruturados provenientes de diferentes fontes de um Tribunal Regional do Trabalho. Durante a etapa de pré-processamento, o time precisa lidar com valores ausentes/faltantes, escalonar os dados para uniformizar as unidades e selecionar as variáveis mais importantes para treinar um modelo supervisionado. Para realizar estas tarefas nesta etapa, a equipe deve

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