Q146305 – Conhecimentos Específicos de Analista de Suporte – Banco de Dados – Instituto Verbena/UFG 2024

K-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação.

Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

Análise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços.

Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas.