Segundo Sutter (2018, p. 10 apud COSTA, 2021, p. 155), “os métodos de agrupamento ou clusterização também estão bem presentes no ramo de Aprendizado de Máquina para finanças. O grande volume de dados pode dificultar as análises de predição dos ativos financeiros em função da volatilidade e valores discrepantes. Análises preditivas usam dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros a partir de dados históricos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro”.
Fonte: COSTA, J. L. da. Reconhecimento de Padrão. Maringá: UniCesumar, 2021.
Sobre o exposto, analise as afirmativas a seguir:
I. A análise preditiva é usada para determinar as respostas ou compras dos clientes, além de promover oportunidades de venda cruzada. Os modelos preditivos ajudam as empresas a atrair, reter e expandir seus clientes mais valiosos.
II. As pontuações de crédito são usadas para avaliar a probabilidade de padrões de compra de um consumidor e são um exemplo bem conhecido de análise preditiva.
III. Apesar da predominância de softwares interativos e fáceis de usar, a análise preditiva ainda é exclusividade de matemáticos e estatísticos.
É correto o que se afirma em:
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