A redução de dimensionalidade é uma técnica utilizada em ciência de dados para simplificar os dados, mantendo suas características essenciais. Vamos analisar as alternativas: a) Aumentar a complexidade dos modelos - Isso não é um objetivo da redução de dimensionalidade, que visa simplificar. b) Reduzir a precisão das previsões - O objetivo é o oposto, ou seja, manter ou até melhorar a precisão. c) Melhorar a interpretabilidade dos dados - Isso é um dos benefícios, mas não é a principal motivação. d) Lidar com a dispersão dos dados e economizar recursos computacionais - Esta opção aborda a eficiência e a gestão de dados, que são motivações importantes para a redução de dimensionalidade. e) Acelerar a análise de dados - Embora a redução de dimensionalidade possa acelerar a análise, isso é um efeito colateral e não a principal motivação. A alternativa que melhor representa a principal motivação para a redução de dimensionalidade é: d) Lidar com a dispersão dos dados e economizar recursos computacionais.