PETRI, MarceloPINHEIRO, Guilherme Tenorio2024-03-012024-03-012023-12https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/41632O 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.30ptAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 BrazilFIDCCRISP-DMinadimplênciaArtigo Científico