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Além dos indicadores reativos que, uma vez implantados, automaticamente detectam as ocorrências com base nos indicadores mapeados, existem também os controles proativos, que requerem que os gestores os promovam periodicamente. Uma das técnicas que os gestores podem usar requer que sejam selecionadas, exploradas e modeladas grandes quantidades de dados para revelar padrões, tendências e relações que podem ajudar a identificar casos de fraude e corrupção. Relações ocultas entre pessoas, entidades e eventos são identificadas e as relações suspeitas podem ser encaminhadas para apuração específica. As anomalias apontadas por esse tipo de técnica não necessariamente indicam a ocorrência de fraude e corrupção, mas eventos singulares que merecem avaliação individualizada para a exclusão da possibilidade de fraude e corrupção e, no caso da não exclusão, uma investigação.
(Adaptado de: TCU - Tribunal de Contas da União)
O texto se refere à técnica de
Julgue o seguinte item, que se refere a CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process of Data Mining).
Durante a fase de entendimento do negócio, busca-se descrever claramente o problema, fazer a identificação dos dados e verificar se as variáveis relevantes para o projeto não são interdependentes.
Em relação à análise de agrupamentos (clusterização) em mineração de dados, julgue o item seguinte.
O método de clustering k-means objetiva particionar ‘n’ observações entre ‘k’ grupos; cada observação pertence ao grupo mais próximo da média.