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Questão de Banco de Dados — Data Mining — IV - UFG 2024

Banco de DadosData Mining
Código
qg269916
Banca
IV - UFG
Órgão
Prefeitura de Rio Branco - AC
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista de Suporte - Especialização em Banco 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?
  1. AK-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação.
  2. BÁrvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.
  3. CAnálise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços.
  4. DAnálise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas.
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GabaritoB — Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

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