Perfis comportamentais de uso do cartão de crédito : uma abordagem com ciência de dados voltada à tomada de decisão

Abstract

Resumo: Este estudo tem como objetivo identificar e caracterizar perfis comportamentais de uso do cartão de crédito a partir da aplicação de técnicas de análise de dados e clusterização sobre uma base de consumidores. Inicialmente, foi realizada uma análise exploratória dos dados para compreensão das principais variáveis de comportamento, seguida pela aplicação de métodos de normalização e redução de dimensionalidade por Análise de Componentes Principais (PCA). Em seguida, os dados foram segmentados por meio do algoritmo K-means, com validação dos grupos obtidos por métodos como Davies-Bouldin Index, Silhouette e Elbow. Os resultados demonstram a formação de clusters bem definidos, revelando perfis distintos de consumo, com análise estatística das médias e medianas de cada grupo. Conclui-se que a identificação dos segmentos comportamentais pode subsidiar estratégias de personalização, contribuindo para ações mais direcionadas e eficientes no relacionamento com clientes

Abstract: This study aims to identify and characterize behavioral profiles in credit card usage through the application of data analysis and clustering techniques on a real customer dataset. An initial exploratory analysis was conducted to understand the main behavioral variables, followed by data normalization and dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). Subsequently, the data were segmented by the K-means algorithm, with cluster validation performed using methods such as the Davies-Bouldin Index, Silhouette, and Elbow. The results demonstrate the formation of well-defined clusters, revealing distinct consumer profiles, with statistical analysis of the means and medians of each group. It is concluded that identifying behavioral segments can support hyper-personalization strategies, contributing to more targeted and efficient customer relationship action