A prefeitura de uma metrópole implementou um siste...

Q: A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de análise de dados para monitorar a concessão de subsídios e benefícios sociais. No entanto, o sistema começou a detectar um aumento de solicitaçõ

A) implementar classificação supervisionada usando o algoritmo DBSCAN, que permite rotular cada solicitação como fraudulenta ou não, com base em exemplos passados de fraudes já detectadas. | B) aplicar a técnica de análise de anomalias para detectar padrões de comportamento discrepantes e encontrar fraudes que não seguem padrões bem definidos, utilizando métodos como isolamento de floresta (isolation forest) para encontrar outliers sutis. | C) utilizar regras de associação negativas para encontrar combinações frequentes de características em solicitações fraudulentas, permitindo que o sistema aplique regras automáticas para marcar possíveis fraudes. | D) adotar métodos de séries temporais utilizando a Média Móvel Simplificada (MMS), que dá maior peso aos dados mais recentes, para observar a evolução das solicitações ao longo do tempo e detectar picos ou comportamentos atípicos que possam indicar fraudes sazonais ou concentradas em certos períodos. | E) aplicar algoritmos de clusterização, como o KNN (K-Nearest Neighbours), nos dados históricos de solicitações para identificar padrões de comportamento de grupos distintos de beneficiários, agrupando os fraudadores em clusters específicos.

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Ano: 2025Banca: FCCOrganização: Prefeitura de São Paulo - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Mineração de Dados

A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de análise de dados para monitorar a concessão de subsídios e benefícios sociais. No entanto, o sistema começou a detectar um aumento de solicitações fraudulentas, Incluindo a inserção de dados falsos para se qualificar a benefícios indevidos. À equipe de analistas responsável identificou uma oportunidade de utilizar as TICs em favor da sociedade, diante da flagrante violação das questões éticas. Assim, optou-se por usar uma abordagem de mineração de dados para identificar padrões de fraude nos dados, considerando que muitas fraudes envolvem pequenas manipulações difíceis de identificar. A opção escolhida foi

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