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Questão de Sistemas de Informação — Sistemas de Informação — FCC 2026

Sistemas de InformaçãoSistemas de Informação
Código
fc077602
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-SP
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3)
Uma equipe de ciência de dados esta desenvolvendo um modelo de risco para identificar empresas envolvidas na emissão de notas frias, usando dados de NF-e, escriturações fiscais digitais, cadastros, histérico de autuações e cruzamentos bancários. Foram definidas as seguintes atividades:1. Definir objetivos de negócio (ex.: aumentar em 10% a recuperação de crédito em operações com notas frias, mantendo o numero de fiscalizações).2. Mapear as fontes de dados disponíveis (NF-e, cadastros, autuações) e avaliar sua qualidade e completude.3. Selecionar técnicas de modelagem (ex.: redes neurais) e definir a estratégia de validação.4. Definir métricas técnicas de avaliação (ex.: recall em top-k contribuintes, precisão por faixa de risco) alinhadas aos objetivos de negócio.5. Planejar a integração do score ao sistema de seleção de contribuintes, incluindo monitoramento e possíveis recalibrações.A correlação mais consistente dessas atividades as fases do modelo CRISP-DM esta em:
  1. ABusiness Understanding
    Data Understanding
    Modeling
    Evaluation
    Deployment
  2. BData Understanding
    Data Preparation
    Modeling
    Evaluation
    Deployment
  3. CBusiness Understanding
    Data Preparation
    Modeling
    Deployment
    Evaluation
  4. DBusiness Understanding
    Data Understanding
    Data Preparation
    Modeling
    Evaluation
  5. EBusiness Understanding
    Data Understanding
    Evaluation
    Modeling
    Deployment
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GabaritoA — Business Understanding Data Understanding Modeling Evaluation Deployment

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”.

CRISP-DM: Mapeamento das fases

Gabarito: letra A. As atividades descritas seguem exatamente a ordem clássica do CRISP-DM: Business Understanding (definir objetivos de negócio), Data Understanding (mapear fontes de dados), Modeling (selecionar técnicas de modelagem), Evaluation (definir métricas alinhadas aos objetivos) e Deployment (planejar integração e monitoramento).

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é o modelo de processo mais usado em projetos de ciência de dados. Suas fases, na sequência padrão, são:

  1. Business Understanding — entender os objetivos do negócio e traduzi-los em um problema de mineração.

  2. Data Understanding — coletar dados iniciais, explorá-los e verificar qualidade.

  3. Data Preparation — limpar, transformar e selecionar atributos para modelagem.

  4. Modeling — aplicar técnicas de modelagem (redes neurais, árvores, etc.) e calibrar parâmetros.

  5. Evaluation — avaliar o modelo com métricas técnicas (precisão, recall) e verificar se atende aos objetivos de negócio.

  6. Deployment — implementar o modelo em produção, monitorar e planejar manutenção.

Na questão, as cinco atividades correspondem exatamente às fases do CRISP-DM, com a diferença de que a fase Data Preparation não foi listada — mas isso não quebra a correspondência, pois a atividade 2 (mapear fontes e avaliar qualidade) é típica de Data Understanding, e a atividade 3 (selecionar técnicas) já é Modeling. A atividade 4 (definir métricas técnicas) é Evaluation, e a 5 (planejar integração) é Deployment. Vejamos cada alternativa:

  1. 1Business Understanding
  2. 2Data Understanding
  3. 3Data Preparation
  4. 4Modeling
  5. 5Evaluation
  6. 6Deployment
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A sequência é Business Understanding, Data Understanding, Modeling, Evaluation, Deployment, que encaixa perfeitamente nas atividades 1 a 5.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Começa com Data Understanding, mas a primeira atividade é claramente Business Understanding (definir objetivos de negócio). Além disso, inclui Data Preparation, que não foi explicitada.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Troca a ordem: coloca Data Preparation antes de Modeling, mas a atividade 3 é Modeling, não Data Preparation. Também inverte Evaluation e Deployment.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Insere Data Preparation após Data Understanding, quando a atividade 3 é Modeling, não preparação de dados.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Coloca Evaluation antes de Modeling, o que é ilógico — primeiro modela, depois avalia. Além disso, mantém a mesma falha de omitir a modelagem na sequência correta.

NÃO CAIA NESSA!

Para questões de CRISP-DM, lembre-se da sigla BUDME (Business, Understanding, Data, Modeling, Evaluation) — na verdade, as fases são Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment. A pegadinha mais comum é trocar a ordem ou incluir Data Preparation no lugar errado. Grave que Data Preparation vem antes de Modeling e depois de Data Understanding.

Gabarito: letra A.

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