Questão de Informática

A alternativa correta é A, pois considerando o objetivo de identificar clientes com maior probabilidade de realizar novas compras, a modelagem de predição se destaca como a técnica mais adequada pelas seguintes razões: • Foco na previsão: A modelagem de predição tem como objetivo principal prever eventos futuros, como a probabilidade de um cliente realizar uma nova compra. Essa característica é crucial para o objetivo da empresa de direcionar as campanhas de marketing de forma mais eficiente. • Utilização de dados históricos: A modelagem de predição utiliza dados históricos, como o histórico de compras dos clientes, para construir modelos que aprendem padrões e relações entre as variáveis. Essa característica é essencial para identificar clientes com maior propensão a realizar novas compras. • Segmentação de clientes: Os modelos de predição podem ser utilizados para segmentar os clientes em grupos com base na probabilidade de compra, permitindo que a empresa direcione as campanhas de marketing de forma mais personalizada e eficaz. • Avaliação do desempenho: Os modelos de predição podem ser avaliados e aprimorados ao longo do tempo, utilizando novas informações e dados de compra dos clientes. A alternativa B é incorreta, pois pesar de ser útil para identificar tendências e padrões em dados sequenciais, a análise de séries temporais não é focada na previsão de eventos futuros como a probabilidade de compra de um cliente. A alternativa C é incorreta, pois a mineração de texto pode ser útil para extrair informações de textos não estruturados, como avaliações de clientes, mas não é a técnica mais adequada para prever a probabilidade de compra de um cliente com base em dados históricos de compras. A alternativa D é incorreta, pois a análise de agrupamentos pode ser útil para identificar grupos de clientes com perfis e comportamentos semelhantes, mas não é a técnica mais adequada para prever a probabilidade de compra de um cliente individual. A alternativa E é incorreta, pois a aprendizagem por reforço é uma técnica complexa que utiliza recompensas e penalidades para treinar agentes a tomar decisões em ambientes dinâmicos. Apesar de ser útil em alguns casos, não é a técnica mais adequada para prever a probabilidade de compra de um cliente com base em dados históricos de compras. BARI, A., CHAOUCH, M., JUNG, T. Análise Preditiva para Leigos: o poder de predizer quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer. 2. ed. Alta Books, 2019. PROVOST, F., FAWCETT, T. Data Science para negócios: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados. Alta Books, 2016. SIEGEL, E. Análise Preditiva. Alta Books, 2017. Inteligência Artificial Análise de Dados Análise Preditiva Técnicas de Análise Preditiva