Questão pública
Questão de Tecnologia da Informação
FCC - SEFAZ SP - Auditor Fiscal da Fazenda Estadual - Área: Tecnologia da Informação Conhecimentos Específicos - 2026 • FCC • 2026
ID 180443
Tecnologia da Informação Modelagempreditiva
FCC
Secretaria da Fazenda do Estado de São Paulo Auditor Fiscal da Fazenda Estadual - Área: Tecnologia da Informação 2026
Uma equipe de ciência de dados está desenvolvendo um modelo de risco para identificar empresas envolvidas na emissão de notas frias, usando dados de NF-e, escriturações fiscais digitais, cadastros, histórico 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 número 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 às fases do modelo CRISP-DM está em:
1.Definir objetivos de negócio (ex.: aumentar em 10% a recuperação de crédito em operações com notas frias, mantendo o número 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 às fases do modelo CRISP-DM está em:
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