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

Banco de DadosData Mining
Código
qg269918
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 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?
  1. AAtributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.
  2. BAtributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica.
  3. CAtributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.
  4. DAtributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos.
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GabaritoC — Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.

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