Mineração de dados aplicada à análise de crédito financeiro

Orientador: Prof. Dr. Luciano Heitor Gallegos MarinTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.Inclui referênciasResumo : O presente relatório se propõe a demonstrar a aplicação de métodos de mineração de dados em uma base de dados de análise de crédito para verificar a efetividade na classificação de clientes por padrões de comportamento financeiro. Para isso, discorre-se sobre o crédito, a análise e risco de crédito, a inadimplência e introduz os conceitos de mineração de dados e sua participação no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Descreve-se detalhadamente as aplicações deste processo para responder ao problema proposto de classificar clientes inadimplentes e não inadimplentes de forma preditiva. Verifica-se o desempenho de diferentes técnicas de mineração de dados e faz-se a comparação entre elas utilizando a acurácia, precisão e revocação de cada modelo. Por fim, conclui-se que é suficientemente eficaz a classificação proposta utilizando a técnica de árvore de decisão

Mineração de dados aplicada à análise de crédito financeiro

Orientador: Prof. Dr. Luciano Heitor Gallegos MarinTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.Inclui referênciasResumo : O presente relatório se propõe a demonstrar a aplicação de métodos de mineração de dados em uma base de dados de análise de crédito para verificar a efetividade na classificação de clientes por padrões de comportamento financeiro. Para isso, discorre-se sobre o crédito, a análise e risco de crédito, a inadimplência e introduz os conceitos de mineração de dados e sua participação no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Descreve-se detalhadamente as aplicações deste processo para responder ao problema proposto de classificar clientes inadimplentes e não inadimplentes de forma preditiva. Verifica-se o desempenho de diferentes técnicas de mineração de dados e faz-se a comparação entre elas utilizando a acurácia, precisão e revocação de cada modelo. Por fim, conclui-se que é suficientemente eficaz a classificação proposta utilizando a técnica de árvore de decisão