Um banco está avaliando o risco de crédito de clientes usando modelos matriciais. Cada cliente é uma variável, e suas transações financeiras são re...

A técnica matricial ideal para identificar padrões em uma grande matriz de dados financeiros é a Análise de Componentes Principais (PCA - Principal Component Analysis). A PCA é uma técnica estatística que permite reduzir a dimensionalidade dos dados, identificando as variáveis mais importantes e criando novas variáveis que explicam a maior parte da variação dos dados originais. Isso ajuda a identificar padrões e tendências nos dados financeiros, permitindo que o banco avalie melhor o risco de crédito de seus clientes.

A decomposição em valores singulares (SVD) é uma técnica poderosa para identificar padrões em grandes conjuntos de dados, como os dados financeiros de clientes, ao decompor a matriz em componentes mais gerenciáveis.