Questão 1444443

Tecnologia da Informação · 2024

Questão

ID 1444443

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Modelagem Preditiva

Ano: 2024 Banca: Instituto Verbena Órgão: Prefeitura Municipal de Rio Branco

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?

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

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