Uma Secretaria de Fazenda estadual contratou uma consultoria para estruturar um projeto de mineração de dados voltado à detecção de fraudes no recolhimento do ICMS. Durante o diagnóstico, o gerente do projeto apresentou o seguinte relato:
"Iniciamos pela compreensão do negócio e dos dados disponíveis. Em seguida, realizamos a limpeza, a transformação e a integração das bases de notas fiscais, cadastros e arrecadação. Só então aplicamos um algoritmo de agrupamento para identificar perfis atípicos de contribuintes e, posteriormente, um modelo de classificação supervisionada para sinalizar declarações com indícios de inconsistência. Os resultados foram avaliados por auditores fiscais, que validaram as regras e apontaram ajustes antes da implantação. Após a entrada em produção, definimos rotinas periódicas de monitoramento do desempenho do modelo, com reavaliação sempre que o comportamento dos contribuintes se altera."
Considerando o relato e as práticas consolidadas de mineração de dados, a descrição apresentada é compatível com a metodologia CRISP-DM porque
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