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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/33918
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Title: Mineração de dados para previsão de renda de clientes com contas-correntes digitais
Authors: Mourão, Roberto Nunes
Orientador(es):: Ramos, Guilherme Novaes
Assunto:: Mineração de dados (Computação)
Bancos - produtos e serviços
Bancos - administração
Issue Date: 31-Jan-2019
Citation: MENDONÇA, Tharcísio Marcos Ferreira de Queiroz. Mineração de dados para previsão de renda de clientes com contas-correntes digitais. 2018. xiv, 56 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Abstract: Um banco brasileiro disponibilizou a abertura de conta bancária por meio de um aplicativo móvel, o que geralmente exige muito pouca informação do usuário. Essa falta de dados prejudica os atuais modelos preditivos aplicados na seleção de clientes para campanhas de marketing. Com o intuito de atenuar isso, este trabalho investiga o uso da Mineração de Dados a fim de criar um modelo preditivo capaz de identificar a renda desses clientes. Para tanto, como treinamento, usa os dados de um grupo de clientes, os quais, de forma semelhante, utilizam o aplicativo móvel do banco. Todavia, abriram suas contas indo às agências, local onde comprovaram suas rendas. Os dados utilizados incluem informações cadastrais, demográficas e características dos smartphones dos clientes. O processo CRISP-DM foi aplicado para comparar várias abordagens, tais como: Regressão Logística, Random Forest, Redes Neurais Artificiais, Gradient Boosting Machine e Hillclimbing Ensemble Selection with Bootstrap Sampling. Os resultados mostraram que o Gradient Boosting Machine obteve o melhor resultado com Acurácia de 92 % e F-Measure de 62 %.
Abstract: Digital bank accounts require little information from customers to enable simple banking services, and the absence of income data hampers a focused targeting of customers for additional products/services. This study presents a comparison of predictive models to identify a customer’s income bracket, by mining digital account data. The information available to build the models includes customers’ registered data, demographics, house prices, and smartphone features. The models are applied to a set of customers with regular accounts, who have income data and features similar to those with digital accounts. The models’ performances are compared to the model currently in use in a private bank. Several approaches were used, in a CRISP-DM process: Logistic Regression, Random Forest, Artificial Neural Networks, Gradient Boosting Machine, and Hill-Climbing Ensemble with Bootstrap Sampling. Experimental results indicate the Gradient Boosting Machine model achieved the best results, with a 92% Accuracy and a 62% F-Measure.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:MPCA - Mestrado Profissional em Computação Aplicada (Dissertações)

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