Alternativa C está correta dividir os valores dos dados originais em pequenos intervalos, denominados compartimentos, e, em seguida, substituí-los por um valor geral, ou genérico, calculado para cada compartimento específico.A técnica descrita é o método de suavização por compartimentos (binning), amplamente utilizado no pré-processamento de dados em Big Data. O processo consiste em: (1) ordenar os dados; (2) dividi-los em compartimentos (bins) de tamanho igual ou de igual frequência; e (3) substituir cada valor dentro do compartimento por um valor representativo do grupo — como a média, a mediana ou os valores extremos do compartimento. Essa substituição reduz o impacto de valores ruidosos sem eliminá-los abruptamente, suavizando a distribuição dos dados.Por que as outras estão erradas: A) Substituir dados ruidosos por NULL não é suavização; é remoção ou mascaramento dos dados, o que pode introduzir outros problemas na análise. B) Criar um cubo de dados multidimensional é uma técnica de organização e análise OLAP, não um método de suavização de dados ruidosos. D) A fusão de dados com base em vizinhos descreve uma abordagem de interpolação ou imputação, distinta da suavização por compartimentos descrita no enunciado. E) Gerar atributos fantasmas via Data Mining não é um método reconhecido de suavização de dados ruidosos e não faz parte das técnicas padrão de pré-processamento de Big Data.