Em um projeto de mineração de dados para uma empre...

Q: Em um projeto de mineração de dados para uma empresa de telecomunicações que deseja reduzir a taxa de churn de clientes (cancelamento de serviços), são coletados dados históricos de uso do serviço, sa

A) K-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação. | B) Análise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços. | C) Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas. | D) Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

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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 uma empresa de telecomunicações que deseja reduzir a taxa de churn de clientes (cancelamento de serviços), são coletados dados históricos de uso do serviço, satisfação do cliente e informações demográficas. Para construir um modelo que possa prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus serviços, qual técnica de classificação de dados é mais apropriada?

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