Em um projeto de mineração de dados para uma empresa de tel...
Gabarito comentado
Confira o gabarito comentado por um dos nossos professores
A alternativa B está correta: **Árvores de decisão**.
Em projetos de mineração de dados, o objetivo é transformar dados brutos em informações úteis que ajudem na tomada de decisões. Nesse contexto, quando uma empresa de telecomunicações deseja prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus serviços, é importante escolher a técnica de **classificação de dados** mais apropriada.
Árvores de decisão são uma técnica de classificação altamente eficaz para identificar padrões nos dados e podem ser usadas para prever o comportamento de churn (cancelamento de serviços). Elas funcionam dividindo os dados em subconjuntos com base nos valores de atributos preditores, criando uma estrutura de árvore que pode ser facilmente interpretada e compreendida. Essa técnica pode identificar quais variáveis, como satisfação do cliente e uso de serviços, estão mais correlacionadas com o churn.
Agora, vamos analisar por que as outras alternativas não são corretas:
A - **K-means clustering** não é uma técnica de classificação, mas sim de **agrupamento**. Ele agrupa dados em conjuntos baseados em similaridades, mas não é usado para prever o comportamento futuro, como o churn. É mais útil para segmentação de mercado ou identificação de perfis de clientes.
C - A **análise de regressão linear** é utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. No entanto, ela não é a técnica mais apropriada para classificar ou prever a probabilidade de um evento binário, como o churn. A regressão logística seria mais adequada para esse tipo de predição, se estivéssemos buscando uma solução baseada em regressão.
D - A **Análise de Componentes Principais (PCA)** é uma técnica de redução de dimensionalidade, usada para simplificar conjuntos de dados grandes e complexos, destacando as variáveis mais significativas. No entanto, PCA não é uma técnica de classificação e não serve diretamente para prever o churn de clientes.
É importante entender que, para resolver questões deste tipo, o conhecimento das características e aplicações das várias técnicas de mineração de dados é crucial.
Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!
Clique para visualizar este gabarito
Visualize o gabarito desta questão clicando no botão abaixo
Comentários
Veja os comentários dos nossos alunos
Correta: B) Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.
Árvores de decisão são uma técnica de classificação supervisionada adequada para prever o churn de clientes, pois:
1. Identificam padrões complexos nos dados.
2. São fáceis de interpretar.
3. Podem lidar com variáveis categóricas e numéricas.
4. Permitem avaliar a importância das características.
As outras opções não são as mais adequadas para este caso:
A) K-means clustering é uma técnica de agrupamento não supervisionado, útil para segmentar clientes, mas não para prever churn.
C) Análise de regressão linear não é adequada para problemas de classificação (churn ou não-churn).
D) Análise de componentes principais (PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade, útil para destacar variáveis significativas, mas não para prever churn.
Clique para visualizar este comentário
Visualize os comentários desta questão clicando no botão abaixo