Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da imputa????o de dados (m??todos: m??dia, autoencoder, an??lise de agrupamento e c-m??dias), avaliar os m??todos de detec????o de outliers (m??todos: Mahalanobis e Mahalanobis robusta) e padroniza????o de dados (transformadas z-score, m??nimo-m??ximo, m??nimo-m??ximo melhorada, logar??tmica e Box-Cox) na an??lise de agrupamento, assim como identificar os m??todos mais adequados para a base de amostras arqueol??gicas estudada. A base de dados foi fornecida pelo Grupo de Estudos Arqueol??gicos do IPENCNEN/SP, de modo que foram analisadas 140 amostras de fragmentos cer??micos de tr??s s??tios arqueol??gicos. Para an??lise das amostras foram utilizados 13 elementos qu??micos: As, Na, Ce, Cr, Eu, Fe, Hf, La, Nd, Sc, Sm, Th e U. Os resultados mostraram que n??o houve impacto da imputa????o de dados nos m??todos de agrupamento hier??rquicos, particionais/crisp, c-m??dias e c-m??dias com polin??mio fuzzificador. A exclus??o dos outliers detectados pela dist??ncia Mahalanobis teve impacto no aumento da coes??o entre as amostras dos s??tios B e C. As transformadas utilizadas para padroniza????o das amostras alteraram os valores da estat??stica de Hopkins, bem como as imagens VAT. As fun????es implementadas, desenvolvidas no software estat??stico R, deram origem a uma aplica????o web.Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear)IPEN/TInstituto de Pesquisas Energ??ticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP