Uma empresa de marketing digital decidiu analisar os dados de interação dos usuários em suas campanhas publicitárias. Para isso, a equipe de análise de dados coletou informações como tempo de permanência em anúncios, cliques em banners e compartilhamentos nas redes sociais. Além disso, foram identificadas variáveis categóricas, como a preferência por determinados tipos de conteúdo, e variáveis numéricas, como a média de tempo gasto em cada campanha. Durante a análise, os especialistas perceberam que algumas métricas apresentavam valores inconsistentes, enquanto outras exigiam um tratamento para serem comparadas corretamente.

Com base nesse cenário e na análise de dados, observe as afirmativas a seguir:

I. Se a equipe identificou valores extremamente altos ou baixos no tempo de permanência em anúncios, pode-se tratar esses dados como potenciais outliers, o que indica a necessidade de um processo de limpeza antes da análise para evitar distorções nos resultados.

II. Caso a empresa deseje transformar os dados de tempo de permanência em categorias como "baixo", "médio" e "alto", ela estará realizando uma conversão de dados contínuos para uma escala ordinal, o que pode facilitar a interpretação, mas pode levar à perda de detalhes importantes.

III. Se a empresa deseja reduzir a complexidade do conjunto de dados sem perder informações relevantes, uma abordagem possível é a remoção direta de variáveis com pouca variação, pois elas não agregam valor para entender o comportamento dos usuários.

Está correto o que se afirma em: