A Análise decluster:Agrupar as transações emclusterse Identificar aqueles com características atípicas.
B Regressão linear: Modelar a relação entre as variáveis para prever o valor de uma transação potencialmente fraudulenta e identificar desvios.
C Análise de componentes principais (PCA): Reduzir a dimensionalidade dos dados para visualizar padrões e anomalias características de fraudes.
D Redes neurais artificiais: Construir um modelo capaz de aprender padrões complexos nas transações e identificar aquelas com alto risco de fraude.
E Análise de sentimento: AplicarRegard Review on ML(R2ML) nos textos dos processos impetrados por cidadãos supostamente envolvidos em fraudes do IPTU, para identificar possíveis características sentimentais indicativas de fraudulência.