Quais funcionalidades influenciam estatisticamente e podem mudar para um utilizador, e quais não?

No contexto do aprendizado de máquina e análise de dados, as características (features) podem ser divididas em:

1. Alteráveis estatisticamente para um único utilizador:

   • Características temporais, por exemplo, atividade do utilizador em dias diferentes.
   • Dados comportamentais, como o número de cliques, o tempo de sessão.
   • Dados contextuais, como localização ou dispositivo.

2. Inalteráveis estatisticamente para um único utilizador:

   • Dados demográficos: idade, sexo, data de nascimento.
   • Características permanentes, como um identificador único, tipo de assinatura.

Compreender quais características podem mudar é importante para construir modelos adaptativos que considerem a dinâmica do comportamento do utilizador, e para selecionar os métodos corretos de pré-processamento e atualização de dados.