Ao analisar grandes volumes de notas fiscais eletrônicas para apóio à fiscalização estadual, uma equipe de TI aplica estatística descritiva para compreender o comportamento dos valores declarados por contribuintes, considerando distribuições assimeétricas, presença de valores extremos e necessidade de subsidiar modelos de inteligência artificial. A aplicação tecnicamente adequada das medidas de tendência central e de dispersão nesse cenário ocorre quando se

Uma SEFAZ faz a análise de milhões de notas fiscais eletrônicas com relações não lineares, presença de ruído e necessidade de reduzir autuações indevidas decorrentes de variância do modelo. Nesse cenário, o algoritmo adequado para ser utilizado é

Uma Secretaria da Fazenda analisa declarações fiscais sem rótulos prévios para identificar padrões de comportamento econômico atípico entre contribuintes, visando a subsidiar auditorias. A abordagem de aprendizado de máquina corretamente aplicada ao cenário descrito é aprendizado

Considere a segmentação de contribuintes por perfil de comportamento fiscal com variáveis numéricas padronizadas e a necessidade de reduzir sensibilidade à inicialização e estabilizar agrupamentos ao longo do tempo. A prática técnica mais adequada ao aplicar K-Means ao cenário descrito é

Uma SEFAZ carrega dados fiscais brutos em um data lake para retenção e só realiza transformações sob demanda no ambiente analítico. Nesse caso, o padrão de engenharia de dados adequado é

Considerando um pipeline diário que consolida arquivos fiscais CSV/JSON de sistemas legados para relatórios de arrecadação e que utiliza Pandas para padronizar datas, normalizar códigos e agregar valores, a etapa que caracteriza corretamente a transformação no processo ETL é

Em Python, utilizando bibliotecas de visualização de dados, um setor de fiscalização compara valores de autos de infração por tipo de tributo para identificar assimetria e possíveis outliers de forma padronizada. Nesse caso, a técnica de visualização que atende corretamente ao requisito apresentado é:

Considere um ambiente fazendário com petabytes de documentos fiscais em cluster, exigindo armazenamento distribuído tolerante a falhas e também execução de análises iterativas com menor leitura repetida em disco. Nesse cenário, a combinação de sistema/framework que atende corretamente às necessidades é

Uma SEFAZ precisa armazenar grandes volumes de NF-e/CT-e e declarações em múltiplos formatos, preservando dados originais para auditoria e permitindo leitura com esquemas definidos na consulta. A arquitetura que atende adequadamente a essa necessidade é:

Um data warehouse relaciona NF-e (tabela T_NFE) a registros de pagamento (tabela T_PAGAMENTO, referenciada no SQL pelo alias p), com a necessidade de listar todas as NF-e autorizadas mesmo quando não exista pagamento associado e considera apenas pagamentos cuja coluna situacao esteja com valor 'CONFIRMADO'. Nesse caso, a forma de impor a condição sobre p.situacao sem eliminar NF-e sem pagamento é