• AAumentar o limite de corte do escore de anomalia, de modo que apenas os contribuintes com desvio padrão muito acima da média setorial sejam incluídos na lista, eliminando definitivamente os efeitos da sazonalidade.
• BSubstituir o indicador (I) por uma medida de tendência central, como a mediana das vendas diárias, e manter os demais indicadores, pois a mediana é imune a variações sazonais e a outliers.
• CAplicar técnicas de decomposição de séries temporais ou modelos que considerem o padrão sazonal (ex.: SARIMA, Prophet) para calcular o desvio em relação ao comportamento esperado para o período, ajustando o indicador (I) e reavaliando os limiares de alerta.
• DIncluir uma variável dummy para cada mês do ano no modelo de mineração de dados, permitindo que o algoritmo aprenda automaticamente o efeito sazonal e descarte os contribuintes sazonais da lista de suspeitos.
• ERealizar uma análise de agrupamento (clustering) para separar os contribuintes em grupos homogêneos e, em seguida, aplicar o mesmo limiar de desvio padrão para todos os grupos, garantindo que empresas sazonais sejam comparadas apenas com outras do mesmo ramo.

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