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Questão de Banco de Dados — Data Mining — FCC 2018

Banco de DadosData Mining
Código
fc048984
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-SC
Ano
2018
Cargo
Auditor-Fiscal da Receita Estadual - Auditoria e Fiscalização (Prova 3)
A aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser de grande valia para o Auditor. No caso das pesagens, por exemplo, uma ação típica de mining, que é passível de ser tomada com o auxílio de instrumentos preditivos, é
  1. Aquantificar as ocorrências de possíveis pesagens fraudulentas ocorridas durante todo o trimestre que antecede a data da análise, em alguns postos selecionados, mediante parâmetros comparativos preestabelecidos.
  2. Banalisar o percentual de ocorrências das menores permanências de caminhões nos postos, no último ano, em relação ao movimento total.
  3. Crelacionar os postos onde ocorreram, nos últimos seis meses, as menores permanências das empresas suspeitas e informar o escalão superior para a tomada de decisão.
  4. Drealizar uma abordagem surpresa em determinado posto, com probabilidade significativa de constatar ocorrência fraudulenta.
  5. Ereportar ao escalão superior as características gerais das pesagens e permanências de todos os caminhões, nos cinco maiores postos do Estado, no mês que antecede a data de análise.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — realizar uma abordagem surpresa em determinado posto, com probabilidade significativa de constatar ocorrência fraudulenta.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Data Mining: Predição

Gabarito: letra D. A questão cobra o conceito de mineração de dados preditiva, que busca prever eventos futuros com base em padrões históricos. A alternativa D é a única que envolve uma ação futura (abordagem surpresa) baseada em probabilidade, caracterizando predição. As demais alternativas limitam-se a descrever ou quantificar dados passados, sem qualquer projeção.

Data Mining
  • 1Descritiva (passado)
    • Quantificar ocorrências
    • Analisar percentuais
    • Relacionar dados históricos
    • Reportar características
  • 2Preditiva (futuro)
    • Probabilidade de evento
    • Abordagem surpresa
    • Prever onde ocorrerá
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Alternativa A — ❌ Incorreta

Quantifica ocorrências passadas (trimestre anterior). Não há predição, apenas análise descritiva.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Analisa percentuais de permanências no último ano. É uma análise retrospectiva, sem previsão.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Relaciona postos com menores permanências nos últimos seis meses. Apenas relata dados históricos, não prediz.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Propõe uma abordagem surpresa com base em probabilidade significativa. Isso utiliza dados históricos para prever onde a fraude é mais provável, configurando uma ação preditiva típica de data mining.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Reporta características gerais do mês anterior. Nenhuma predição envolvida.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a confusão entre mineração descritiva e preditiva. Muitos candidatos podem considerar que qualquer análise de dados passados já é data mining, mas o enunciado destaca explicitamente "instrumentos preditivos". Fique atento: predição envolve projeção futura (ex.: probabilidade, estimativa), não apenas relatório do que já ocorreu.

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