Data/hora: 05/06/2024 01:18:44

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	14/10/2005	
Data da última atualização: 	14/10/2005	
Autoria: 	LEMOS, E. P.; STEINER, M. T. A.; NIEVOLA, J. C.	
Título: 	Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining.	
Ano de publicação: 	2005	
Fonte/Imprenta: 	Revista de Administração, São Paulo, v.40, n.3, p.225-234, jul./set. 2005.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	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. 	
Palavras-Chave: 	árvores de decisão; bank credit; crédito bancário; data mining; decision trees; KDD; redes neurais.	
Thesaurus Nal: 	neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (32942-1) - ADD - AP - -- - 658.005 - R454 -  - DIS