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Questão de Sistemas de Informação — Sistemas de Informação — FUVEST 2025

Sistemas de InformaçãoSistemas de Informação
Código
qg502448
Banca
FUVEST
Órgão
USP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas
Uma empresa de e-commerce deseja identificar atividades fraudulentas em transações financeiras analisando padrões incomuns nos dados. Para isso, a equipe de ciência de dados decide aplicar técnicas de detecção de anomalias. Qual alternativa apresenta a abordagem mais eficaz para detectar essas anomalias em um grande volume de dados transacionais?
  1. AUtilizar um modelo de regressão linear para prever valores esperados de transações e classificar como anômalo qualquer valor acima da média.
  2. BAplicar técnicas baseadas em aprendizado não supervisionado, como o algoritmo Isolation Forest, que separa anomalias baseando-se no número de divisões necessárias para isolá-las.
  3. CUsar exclusivamente um banco de dados SQL tradicional e criar regras manuais para definir limites fixos de valores anômalos.
  4. DImplementar um modelo de aprendizado supervisionado que detecta anomalias apenas considerando transações já rotuladas como fraudulentas, sem necessidade de análise de novos padrões.
  5. EAplicar um modelo de classificação tradicional, como Naïve Bayes, pois esse tipo de algoritmo é ideal para detectar fraudes em grandes bases de dados, mesmo sem considerar padrões temporais ou comportamentais.
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GabaritoB — Aplicar técnicas baseadas em aprendizado não supervisionado, como o algoritmo Isolation Forest, que separa anomalias baseando-se no número de divisões necessárias para isolá-las.

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