• A

  Para valores ausentes em 'município', aplicar a imputação pela média dos códigos numéricos dos municípios; para outliers em 'valor total', remover todos os registros com valores acima do 3º quartil; para a correlação, excluir a variável 'quantidade de itens'; para categorias raras em 'tipo de operação', agrupar todas em uma única categoria 'outros'.

• B

  Para valores ausentes em 'município', preencher com a moda da variável; para outliers em 'valor total', aplicar a transformação logarítmica; para a correlação, utilizar análise de componentes principais (PCA) para criar novas variáveis não correlacionadas; para categorias raras em 'tipo de operação', manter todas as categorias, pois a mineração de dados deve preservar a informação original.

• C

  Para valores ausentes em 'município', remover todos os registros com ausência; para outliers em 'valor total', substituir os valores extremos pela mediana; para a correlação, padronizar as variáveis 'valor total' e 'quantidade de itens' para a mesma escala; para categorias raras em 'tipo de operação', aplicar one-hot encoding em todas as 10 categorias.

• D

  Para valores ausentes em 'município', utilizar um modelo preditivo (ex.: k-NN) para imputar o município com base em outros atributos; para outliers em 'valor total', aplicar winsorização nos percentis 5 e 95; para a correlação, realizar seleção de atributos removendo 'quantidade de itens' por ser redundante; para categorias raras em 'tipo de operação', agrupar as categorias com frequência inferior a 5% em uma categoria 'outras'.

• E

  Para valores ausentes em 'município', preencher com o valor 'desconhecido' como uma nova categoria; para outliers em 'valor total', manter todos os valores, pois outliers podem representar fraudes reais; para a correlação, aplicar a técnica de discretização em 'valor total'; para categorias raras em 'tipo de operação', excluir as categorias com menos de 1% dos registros para evitar overfitting.

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