Para a engenharia de atributos, você pode considerar as seguintes técnicas para cada um dos atributos mencionados: 1. REGISTRO: Eliminação do atributo antes da modelagem, se não for relevante. 2. TEMPO DE CADASTRO: Padronização ou normalização, dependendo do modelo que você vai usar. 3. CIDADE: Transformação nominal para numérico, utilizando técnicas como one-hot encoding ou label encoding. 4. UF: Também pode ser transformado nominal para numérico, usando one-hot encoding ou label encoding. 5. COMPRAS REALIZADAS: Padronização ou normalização, para que os dados fiquem em uma escala comparável. 6. SOMA DAS COMPRAS: Padronização ou normalização, para facilitar a análise. 7. VALOR DA ÚLTIMA COMPRA: Padronização ou normalização, para manter a consistência nos dados. Essas técnicas ajudam a preparar os dados para modelos de machine learning, melhorando a performance e a interpretabilidade.