Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: de Sá, Joyce Maria do Carmo
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Silva, Iago Richard Rodrigues, da Silva, Raniel Gomes, Souto, Luís Gustavo Arcoverde, Silva, Paloma Gabriela Santos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
Texto Completo: http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/967
Resumo: O crédito é um instrumento aplicado para incrementar e facilitar a realização de vendas de bens e serviços. Ele é o responsável por grande parte dos resultados auferidos nas empresas e pelo desenvolvimento e crescimento da economia do país. No entanto, faz-se necessário uma rígida avaliação para onde este crédito deve ir, uma vez que, sendo aplicado para empresas ou pessoas erradas, o credenciado pode acumular prejuízos. Desta forma, este trabalho propõe uma abordagem utilizando Mineração de Dados para análise de crédito através da aplicação de algoritmos de Inteligência Computacional, proporcionando uma tomada de decisão mais assertiva no momento de concessão do crédito.
id UFPE-2_051222ba79baae47d58a95ad377f7fbf
oai_identifier_str oai:ojs.poli.br:article/967
network_acronym_str UFPE-2
network_name_str Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
repository_id_str
spelling Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de DadosO crédito é um instrumento aplicado para incrementar e facilitar a realização de vendas de bens e serviços. Ele é o responsável por grande parte dos resultados auferidos nas empresas e pelo desenvolvimento e crescimento da economia do país. No entanto, faz-se necessário uma rígida avaliação para onde este crédito deve ir, uma vez que, sendo aplicado para empresas ou pessoas erradas, o credenciado pode acumular prejuízos. Desta forma, este trabalho propõe uma abordagem utilizando Mineração de Dados para análise de crédito através da aplicação de algoritmos de Inteligência Computacional, proporcionando uma tomada de decisão mais assertiva no momento de concessão do crédito.Escola Politécnica de Pernambuco2018-08-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/96710.25286/repa.v3i3.967Journal of Engineering and Applied Research; Vol 3 No 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e AnalyticsRevista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 3 n. 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics2525-425110.25286/repa.v3i3reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/967/453Copyright (c) 2018 Journal of Engineering and Applied Researchinfo:eu-repo/semantics/openAccessde Sá, Joyce Maria do CarmoSilva, Iago Richard Rodriguesda Silva, Raniel GomesSouto, Luís Gustavo ArcoverdeSilva, Paloma Gabriela Santos2021-07-13T08:41:50Zoai:ojs.poli.br:article/967Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2021-07-13T08:41:50Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
title Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
spellingShingle Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
de Sá, Joyce Maria do Carmo
title_short Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
title_full Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
title_fullStr Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
title_full_unstemmed Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
title_sort Análise de Crédito Utilizando uma Abordagem de Mineração de Dados
author de Sá, Joyce Maria do Carmo
author_facet de Sá, Joyce Maria do Carmo
Silva, Iago Richard Rodrigues
da Silva, Raniel Gomes
Souto, Luís Gustavo Arcoverde
Silva, Paloma Gabriela Santos
author_role author
author2 Silva, Iago Richard Rodrigues
da Silva, Raniel Gomes
Souto, Luís Gustavo Arcoverde
Silva, Paloma Gabriela Santos
author2_role author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv de Sá, Joyce Maria do Carmo
Silva, Iago Richard Rodrigues
da Silva, Raniel Gomes
Souto, Luís Gustavo Arcoverde
Silva, Paloma Gabriela Santos
description O crédito é um instrumento aplicado para incrementar e facilitar a realização de vendas de bens e serviços. Ele é o responsável por grande parte dos resultados auferidos nas empresas e pelo desenvolvimento e crescimento da economia do país. No entanto, faz-se necessário uma rígida avaliação para onde este crédito deve ir, uma vez que, sendo aplicado para empresas ou pessoas erradas, o credenciado pode acumular prejuízos. Desta forma, este trabalho propõe uma abordagem utilizando Mineração de Dados para análise de crédito através da aplicação de algoritmos de Inteligência Computacional, proporcionando uma tomada de decisão mais assertiva no momento de concessão do crédito.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-08-30
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/967
10.25286/repa.v3i3.967
url http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/967
identifier_str_mv 10.25286/repa.v3i3.967
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/967/453
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2018 Journal of Engineering and Applied Research
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2018 Journal of Engineering and Applied Research
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Escola Politécnica de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Escola Politécnica de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv Journal of Engineering and Applied Research; Vol 3 No 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics
Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 3 n. 3 (2018): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics
2525-4251
10.25286/repa.v3i3
reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
collection Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
repository.name.fl_str_mv Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv ||repa@poli.br
_version_ 1798035999732793344

Registros relacionados