Em um projeto de mineração de dados para um banco ...

Q: Em um projeto de mineração de dados para um banco de varejo que deseja prever a probabilidade de inadimplência de empréstimos, são coletados dados de clientes, incluindo histórico de crédito, renda, e

A) Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente. | B) Atributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica. | C) Atributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos. | D) Atributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.

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Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: Prefeitura de Rio Branco - ACDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

Em um projeto de mineração de dados para um banco de varejo que deseja prever a probabilidade de inadimplência de empréstimos, são coletados dados de clientes, incluindo histórico de crédito, renda, emprego e comportamento de pagamento. Ao preparar esses dados para análise, qual dos seguintes tipos de atributos é essencial para a modelagem preditiva da inadimplência?

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