Quanto aos dados faltantes, é correto afirmar que: são raros em problemas reais e podem ser facilmente evitados. podem sempre ser tratados simplesm...

A afirmação correta sobre dados faltantes é que eles não são raros em problemas reais e podem ser tratados de várias maneiras, como imputação de valores ou remoção de instâncias. A opção de simplesmente remover as instâncias nas quais eles aparecem pode prejudicar a análise de dados, pois pode levar a uma perda significativa de informações. Dados estruturados são gerados por sensores e aparelhos de medição, enquanto dados não estruturados são gerados por intervenção humana, como textos e imagens. A seleção de atributos que discriminam bons e maus pagadores, a predição de classes a partir de atributos associados aos objetos e a identificação de pessoas com perfis de compra semelhantes em uma base de dados são exemplos de problemas de mineração de dados.