Aplicando o método CRISP-DM para segmentação de clientes em FIDC's

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dc.contributor.advisorPETRI, Marcelo
dc.contributor.authorPINHEIRO, Guilherme Tenorio
dc.coverage.spatialJoinville
dc.date.accessioned2024-03-01T19:42:24Z
dc.date.available2024-03-01T19:42:24Z
dc.date.issued2023-12
dc.description.abstractO artigo presente tem como objetivo apresentar uma solução de segmentação de clientes para Fundos Monetários de Investimentos em Direitos Creditórios (FIDC). Essa modalidade de fundo de investimento é comum no Brasil e vem enfrentando grandes dificuldades devido aos problemas de inadimplência elevados. Utilizando o método de mineração CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) será explanado as seis etapas desse modelo dentro de um FIDC, com objetivo primário de entender o negócio e em seguida propor um modelo de aprendizado de máquina, para dividir os clientes pelo grau de risco, permitindo visualizar a carteira pelo conceito risco e retorno. Esse assunto é de grande relevância para os FIDC's e entusiastas da ciência de dados, pois através dos resultados apresentados neste estudo, será possível conhecer o método CRISP-DM, proporcionar informações relevantes para tomada de decisão em um fundo, e oportunizar melhorias no setor que fomenta o Brasil.pt
dc.format.extent30
dc.identifier.urihttps://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/41632
dc.language.isopt
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectFIDC
dc.subjectCRISP-DM
dc.subjectinadimplência
dc.titleAplicando o método CRISP-DM para segmentação de clientes em FIDC's
dc.title.alternativeApplying the CRISP-DM method for customer segmentation in FIDC's
dc.typeArtigo Científico
local.modalidade.estudoPresencial
local.rights.policyAcesso aberto

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