A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de...

#Questão 1118933 - Banco de Dados, Data Mining, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

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

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.

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.

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.

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.

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.

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