• A

  Substituir os valores extremos de 'receita_bruta' pela média e imputar os ausentes de 'municipio_sede' pela moda, pois ambas as medidas preservam a tendência central e evitam perda de informação; padronizar 'data_abertura' em um único formato e agrupar 'setor_economico' em duas categorias (as duas majoritárias e 'outros') para reduzir a dimensionalidade.

• B

  Analisar 'receita_bruta' por meio de medidas robustas (mediana, intervalo interquartil) e transformação logarítmica, sem remover automaticamente os extremos; investigar o mecanismo de ausência de 'municipio_sede' antes de imputar, dado que a ausência parece não ser aleatória; padronizar 'data_abertura' em formato único e avaliar a relevância das 12 categorias de 'setor_economico' antes de qualquer agrupamento, evitando colapsar categorias que podem carregar informação fiscal relevante.

• C

  Excluir todas as observações com valores ausentes em 'municipio_sede' e os registros com valores extremos em 'receita_bruta', pois a análise exploratória deve trabalhar apenas com dados completos e homogêneos; em seguida, converter 'setor_economico' em variável numérica ordinal pela frequência e normalizar 'data_abertura' para o formato ISO, garantindo comparabilidade.

• D

  Aplicar imputação múltipla por equações encadeadas para 'municipio_sede' assumindo ausência completamente aleatória (MCAR), padronizar 'receita_bruta' pelo escore z e manter as 12 categorias de 'setor_economico' sem análise prévia, pois a codificação one-hot elimina qualquer problema de assimetria ou de categorias desbalanceadas.

• E

  Utilizar a média aparada de 'receita_bruta' para eliminar o efeito dos extremos, imputar 'municipio_sede' pela mediana da variável e converter 'data_abertura' em número inteiro sequencial; quanto a 'setor_economico', aplicar análise de componentes principais diretamente sobre as 12 categorias, sem tratamento, para reduzir a dimensionalidade e evitar multicolinearidade.

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