Aplicação do processo CRISP-DM na análise de dados de uma instituição financeira
Resumo
Resumo : O SPB (Sistema de Pagamentos Brasileiro) é o sistema responsável pelo processamento e liquidação de todas as operações financeiras de pagamento do país. Nesse sistema, estão incluídas as maquinas de cartões, que tem se tornado um importante meio de transação monetária no Brasil. Contudo, muitas empresas que fazem parte do SPB deixam de utilizar processos automatizados para analisar a grande quantidade de dados produzida em tal contexto para aperfeiçoar os seus modelos de negócio. O objetivo deste trabalho foi aplicar o CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), um modelo de processo de mineração de dados amplamente usado na indústria, para automatizar parte do processo de análise de dados de uma empresa, atualmente realizado de forma predominantemente manual, e construir um modelo de predição para o faturamento dos seus clientes. A empresa em que este trabalho foi aplicado é responsável por intermediar transações financeiras em máquinas de cartões, no contexto do SPB, trabalhando em conjunto com bancos e bandeiras de cartões. A instituição tem como obrigação garantir a qualidade das transações, portanto, necessita de técnicas baseadas em análise de dados para cumprir essa tarefa e realizar projeções de faturamento para o futuro. Nesse sentido, foram desenvolvidas soluções para extrair dados automaticamente, preparar tais dados para realização de análise visual e exploratória, por meio da geração de diferentes gráficos, e por fim, explorar a técnica de regressão linear para criação de modelos baseados em inteligência artificial com o objetivo de projetar os faturamentos futuros dos clientes. Para alcançar esses objetivos de forma qualificada, foi necessário à compreensão do negócio por meio de ferramentas de avaliação, entender os dados utilizados no modelo e a definição dos resultados esperados. Essa abordagem possibilitou a construção e avaliação do modelo de regressão linear, utilizando como base o faturamento dos últimos seis meses de cada cliente. O resultado é a previsão do faturamento futuro individual para cada cliente, conferindo à empresa uma vantagem competitiva no mercado. A aplicação do trabalho adotou uma sistemática de sete etapas para a implementação do CRISP-DM, e ao final do estudo, os resultados demonstram que a aplicação do modelo apresentou resultados positivos, e cumpriu seu principal objetivo de aprimorar e automatizar a análise de dados, proporcionando à empresa recursos valiosos, como informações precisas, identificação de padrões e tendências, melhor compreensão dos clientes, identificação de oportunidades e riscos, medição de desempenho e suporte à inovação