Para identificar comportamentos fraudulentos em dados estruturados, é importante utilizar técnicas que permitam a análise e a identificação de padrões. Vamos analisar as opções: a) Análise de dados não estruturados apenas para observar padrões de comportamento - Esta opção não se aplica, pois a pergunta fala sobre dados estruturados. b) Exclusão de dados inconsistentes para simplificar o conjunto de dados - Embora a limpeza de dados seja importante, essa técnica não é específica para identificar comportamentos fraudulentos. c) Análise de mercado para prever tendências econômicas globais - Essa técnica é mais voltada para previsões de mercado e não para análise de fraudes. d) Revisão manual dos registros de atividades sem o uso de ferramentas analíticas - Essa abordagem é ineficiente e não é recomendada para identificar fraudes. e) Análise de clusterização para agrupar dados semelhantes e identificar grupos relevantes - Esta técnica é eficaz para identificar padrões e comportamentos, podendo ajudar na detecção de fraudes. A opção correta, que se alinha com a análise de dados estruturados e a identificação de comportamentos fraudulentos, é: e) Análise de clusterização para agrupar dados semelhantes e identificar grupos relevantes.