Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining
Fuente:
Redalyc
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | pt |
| Veröffentlicht: |
Universidade de São Paulo
2005
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1876423865866911744 |
|---|---|
| author | Eliane Prezepiorski Lemos |
| author_facet | Eliane Prezepiorski Lemos |
| contents | Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining Eliane Prezepiorski Lemos Maria Teresinha Arns Steiner Julio César Nievola Administración y Contabilidad KDD data mining redes neurais crédito bancário árvores de decisão Na área de crédito bancário, a posse e o uso de ferramentas que auxiliem na tarefa de classificação de clientes em prováveis solventes ou insolventes em relação à tomada de crédito podem tornar-se um fator-chave, resultando em uma grande vantagem competitiva. Dentro da imensa quantidade de dados disponíveis nos bancos de dados das empresas existe muito conhecimento útil e importante que está escondido. Com a metodologia de Data Mining, pode-se transformar esses dados em informações valiosas para auxiliar no processo decisório. Neste trabalho são analisados registros históricos de 339 clientes (pessoas jurídicas) de uma agência bancária, por meio de duas das ferramentas de Data Mining: Redes Neurais e Árvores de Decisão. Essas técnicas permitem fazer o reconhecimento de padrões e também classificar novos casos. Os resultados foram bastante satisfatórios, mostrando que, para esse problema específico, as Redes Neurais apresentaram uma taxa de classificação correta maior do que aquela das Árvores de Decisão. 2005 artículo científico 0080-2107 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=223417392002 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2234 Revista de Administração - RAUSP application/pdf Universidade de São Paulo Revista de Administração - RAUSP (Brasil) Num.3 Vol.40 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_223417392002 |
| institution | Redalyc |
| language | pt |
| publishDate | 2005 |
| publisher | Universidade de São Paulo |
| spellingShingle | Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining Eliane Prezepiorski Lemos Administración y Contabilidad KDD data mining redes neurais crédito bancário árvores de decisão Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining Eliane Prezepiorski Lemos Maria Teresinha Arns Steiner Julio César Nievola Administración y Contabilidad KDD data mining redes neurais crédito bancário árvores de decisão Na área de crédito bancário, a posse e o uso de ferramentas que auxiliem na tarefa de classificação de clientes em prováveis solventes ou insolventes em relação à tomada de crédito podem tornar-se um fator-chave, resultando em uma grande vantagem competitiva. Dentro da imensa quantidade de dados disponíveis nos bancos de dados das empresas existe muito conhecimento útil e importante que está escondido. Com a metodologia de Data Mining, pode-se transformar esses dados em informações valiosas para auxiliar no processo decisório. Neste trabalho são analisados registros históricos de 339 clientes (pessoas jurídicas) de uma agência bancária, por meio de duas das ferramentas de Data Mining: Redes Neurais e Árvores de Decisão. Essas técnicas permitem fazer o reconhecimento de padrões e também classificar novos casos. Os resultados foram bastante satisfatórios, mostrando que, para esse problema específico, as Redes Neurais apresentaram uma taxa de classificação correta maior do que aquela das Árvores de Decisão. 2005 artículo científico 0080-2107 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=223417392002 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2234 Revista de Administração - RAUSP application/pdf Universidade de São Paulo Revista de Administração - RAUSP (Brasil) Num.3 Vol.40 |
| title | Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining |
| topic | Administración y Contabilidad KDD data mining redes neurais crédito bancário árvores de decisão |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=223417392002 |