Fique por dentro – Mineração de Dados para Polícia Federal

Automatização: Os algoritmos de mineração de dados operam de forma automatizada ou semi-automatizada, reduzindo a necessidade de intervenção humana constante no processo de descoberta de padrões.

Escalabilidade: As técnicas devem ser capazes de processar grandes volumes de dados de forma eficiente, mantendo performance adequada mesmo com datasets de terabytes ou petabytes.

Descoberta de Padrões Não Óbvios: A mineração vai além do que é facilmente perceptível, revelando correlações e padrões que não são evidentes através de análises superficiais.

Orientação a Objetivos: O processo é direcionado por objetivos específicos, como classificação, predição, detecção de anomalias ou descoberta de associações.

Iteratividade: É um processo iterativo que envolve múltiplas execuções, refinamentos e ajustes dos algoritmos para otimizar os resultados.

Multidisciplinaridade: Combina conhecimentos de diversas áreas como estatística, ciência da computação, matemática e conhecimento do domínio específico da aplicação.

Tratamento de Dados Imperfeitos: Trabalha com dados que podem conter ruído, valores ausentes, inconsistências e outras imperfeições típicas de dados do mundo real.

Seleção de Dados: Identificação e coleta dos dados relevantes para o problema em questão. Na Polícia Federal, isso pode envolver dados de diferentes sistemas como SINESP, RENAVAM, BACEN, entre outros.

Pré-processamento: Limpeza dos dados, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicatas e correção de inconsistências. Esta etapa é crucial e pode consumir até 80% do tempo total do projeto.

Transformação: Conversão dos dados em formatos adequados para os algoritmos de mineração. Inclui normalização, agregação, discretização e criação de novas variáveis derivadas.

Mineração de Dados: Aplicação dos algoritmos propriamente ditos para descobrir padrões. É nesta etapa que ocorre a “mineração” efetiva.

Interpretação e Avaliação: Análise dos padrões descobertos para determinar sua relevância, precisão e utilidade prática. Nem todos os padrões encontrados são interessantes ou acionáveis.

Aplicação do Conhecimento: Utilização dos insights descobertos para tomada de decisões, desenvolvimento de políticas ou implementação de ações concretas.

Técnicas Supervisionadas: Utilizam dados rotulados (com respostas conhecidas) para treinar modelos que possam fazer previsões sobre novos dados. São ideais quando temos exemplos históricos do que procuramos. As principais técnicas supervisionadas incluem:

• Classificação: Atribui categorias ou classes a novos dados baseado em exemplos históricos. Utiliza algoritmos como árvores de decisão, redes neurais e máquinas de vetor de suporte (SVM). Fundamental para categorizar documentos, identificar perfis de risco ou classificar tipos de crime.
• Regressão: Prediz valores numéricos contínuos baseados em dados históricos. Útil para estimar valores como probabilidade de reincidência criminal ou valor de danos em fraudes.

Técnicas Não Supervisionadas: Trabalham com dados não rotulados para descobrir estruturas e padrões ocultos, sem conhecimento prévio do que procurar. São úteis para exploração inicial dos dados. As principais técnicas não supervisionadas incluem:

• Clustering (Agrupamento): Agrupa dados similares em clusters ou grupos sem conhecimento prévio das categorias. Útil para segmentação de suspeitos, identificação de grupos criminosos ou análise de padrões geográficos.
• Regras de Associação: Descobrem relações entre diferentes itens ou eventos. O algoritmo Apriori é um exemplo clássico, usado para encontrar padrões do tipo “se A, então B” (como “pessoas que cometem crime X também tendem a cometer crime Y”).
• Detecção de Anomalias: Identifica dados que desviam significativamente do padrão normal. Essencial para detecção de fraudes, atividades suspeitas ou comportamentos anômalos, funcionando sem necessidade de exemplos prévios de anomalias.

Tarefas Descritivas: Descrevem os dados de forma compreensível, identificando padrões gerais e características dos dados. Incluem sumarização, clustering e visualização de dados.

Tarefas Preditivas: Fazem previsões sobre dados futuros ou desconhecidos baseadas em padrões históricos. Incluem classificação, regressão e forecasting.

Tarefas Exploratórias: Exploram os dados em busca de padrões interessantes sem hipóteses específicas prévias. Incluem análise de associações e detecção de outliers.

Tarefas de Otimização: Buscam a melhor solução para um problema específico, como alocação de recursos ou otimização de rotas.

Análise Criminal: Identificação de padrões em crimes similares, análise de modus operandi e conexões entre diferentes casos. Permite descobrir séries criminais e identificar suspeitos recorrentes.

Detecção de Fraudes: Análise de transações financeiras, identificação de padrões suspeitos em licitações públicas e detecção de esquemas de corrupção.

Análise de Redes Criminosas: Mineração de dados de comunicações, transações e relacionamentos para mapear estruturas organizacionais de grupos criminosos.

Prevenção de Crimes: Análise preditiva para identificar áreas e horários de maior risco, permitindo alocação preventiva de recursos policiais.

Investigações Digitais: Análise de grandes volumes de dados digitais apreendidos em operações, incluindo dispositivos móveis, computadores e mídias sociais.

Combate ao Tráfico: Análise de rotas, métodos de transporte e padrões de movimentação para identificar rotas de tráfico de drogas e pessoas.

Análise de Lavagem de Dinheiro: Identificação de transações suspeitas, contas fantasmas e operações de lavagem através de análise de padrões financeiros.

Ferramentas Open Source: R, Python (com bibliotecas como scikit-learn, pandas), Weka, Orange e RapidMiner Community Edition. Oferecem flexibilidade e custo zero.

Ferramentas Comerciais: SAS, IBM SPSS, Microsoft SQL Server Analysis Services e Oracle Data Mining. Oferecem suporte empresarial e interfaces mais amigáveis.

Plataformas de Big Data: Apache Spark, Hadoop com Mahout, e plataformas cloud como AWS SageMaker, Google Cloud ML e Azure Machine Learning.

Bancos de Dados Analíticos: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server com extensões para mineração de dados.

Ferramentas de Visualização: Tableau, Power BI, D3.js e matplotlib para apresentação dos resultados.

Mudança de Padrões: Padrões criminais podem evoluir, tornando modelos antigos obsoletos.

Big Data: Fornece os volumes massivos de dados necessários para mineração eficaz. Os 5 V’s do Big Data (Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor) são fundamentais para o sucesso da mineração.

Inteligência Artificial: Algoritmos de IA, especialmente machine learning, são o motor da mineração de dados moderna. Deep learning, redes neurais e algoritmos evolutivos expandem as possibilidades analíticas.

IoT (Internet das Coisas): Sensores e dispositivos conectados geram fluxos contínuos de dados para mineração em tempo real.

Cloud Computing: Oferece poder computacional escalável para processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

Analytics em Tempo Real: Permite mineração de dados em streaming, essencial para detecção imediata de ameaças e anomalias.