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

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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?

Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.

Atributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica.

Atributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos.

Atributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.

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Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.

Atributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica.

Atributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos.

Atributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.

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