Uma Secretaria da Fazenda estadual recebeu dados de todos os lançamentos de ICMS dos últimos 5 anos (valores, setores econômicos, municípios, regime tributário e situação do contribuinte). Antes de construir modelos preditivos de risco ou definir novas regras de fiscalização, a equipe decide realizar apenas uma etapa sistemática de resumo, visualização e detecção de padrões e outliers nos dados, sem ainda formular hipóteses formais ou treinar modelos. Esse trabalho inicial e caracterizado como
um exemplo de analytics prescritivo, pois o objetivo principal é recomendar ações específicas de fiscalização para cada contribuinte.
uma etapa de mineração de dados preditiva, focada em gerar automaticamente modelos de classificação de contribuintes de alto risco.
um processo típico de OLAP, em que se navega em cubos com dados consolidados, sem foco em gráficos e exploração detalhada de outliers.
uma etapa de análise exploratória de dados, focada em medidas-resumo e visualizações para entender distribuições e relações entre variáveis.
uma tarefa de aprendizado supervisionado, pois pressupõe rótulos de “fraude” ou “não fraude” para cada lançamento tributário.