Uma Secretaria da Fazenda Estadual precisa anal...

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Ano: 2026Banca: FCCOrganização: SEFAZ-SPDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

Uma Secretaria da Fazenda Estadual precisa analisar 500 mil declarações fiscais para identificar contribuintes com comportamento tributário similar, sem ter exemplos prévios de classificação. A equipe técnica deve agrupar as empresas considerando apenas as características declaradas (receita, despesas, setor, localização) e descobrir padrões naturais nos dados.

A técnica mais adequada para essa tarefa é:

Árvores de decisão, pois criam regras hierárquicas de classificação baseadas em variáveis fiscais usando exemplos rotulados de empresas regulares e irregulares.

Análise de séries temporais, pois identifica tendências e padrões sazonais na arrecadação tributária ao longo do tempo para projeções futuras de receita.

Regressão logística, pois classifica empresas em categorias de risco fiscal utilizando variáveis preditoras numéricas e categóricas com base em histórico de autuações anteriores.

K-means clustering, pois agrupa empresas por similaridade sem necessidade de rótulos prévios, identificando padrões naturais nos dados declarados pelos contribuintes.

Redes neurais profundas, pois aprendem representações complexas dos dados fiscais através de múltiplas camadas ocultas treinadas com backpropagation supervisionado.

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