Aplicação das técnicas de mineração de dados e clusterização para redução de inadimplência em uma empresa de saneamento: um estudo de caso

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMello, Luiz Carlos Brasil de Brito-
Autor(es): dc.contributorAndo, Jose Kimio-
Autor(es): dc.contributorMello, Maria Helena Campos Soares de-
Autor(es): dc.creatorLamonica, Daniel Felix-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:29:26Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:29:26Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-02-11-
Data de envio: dc.date.issued2019-02-11-
Data de envio: dc.date.issued2018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/8512-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/771589-
Descrição: dc.descriptionEste estudo tem como objetivo se utilizar de um software de mineração de dados capaz de mapear, analisar e gerar uma nova perspectiva para a questão da inadimplência em uma concessionária de saneamento básico, agrupando e concatenando os clientes específicos, viabilizando assim a proposta de um plano de ação personalizado com o que foi observado nas análises. Com um banco de dados dos clientes inadimplentes da empresa descrito no estudo de caso, foi possível clusterizar e analisar esses clientes e gerar um plano de ação visando a redução da inadimplência acumulada na empresa. O método para clusterização foi a utilização do software Power BI, especializado em trabalhar com grandes bancos de dados e capaz de gerar informações preciosas para a tomada de decisão. O resultado da mineração de dados apresentou uma forte tendência dos clientes em se manterem inadimplentes, em paralelo foi possível observar como o modelo de cobrança da empresa é ineficiente e pouco ativo-
Descrição: dc.descriptionThe study aims to use a data mining software capable of mapping, analyzing and generating a new perspective on the issue of non-payment in a basic sanitation concessionaire, grouping and concatenating the specific clients, thus making possible the proposal a personalized action plan with what was observed in the analyzes. With a client’s database described and explained in the case study, it was possible to cluster and analyze these clients and generate a plan of action aimed at reducing default rate in the company. The method for clustering was Power BI software, specialized in large databases and capable of generating valuable information for decision making. The results of the data mining showed a strong tendency of the customers to remain in default, in parallel it was possible to observe how the collection model of the company is inefficient and not very active-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectClusterização-
Palavras-chave: dc.subjectInadimplência-
Palavras-chave: dc.subjectPlano de ação-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectSaneamento básico-
Palavras-chave: dc.subjectInadimplemento-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectSolução de problema-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectClustering-
Palavras-chave: dc.subjectNon-payment-
Palavras-chave: dc.subjectAction plan-
Palavras-chave: dc.subjectDatabase-
Título: dc.titleAplicação das técnicas de mineração de dados e clusterização para redução de inadimplência em uma empresa de saneamento: um estudo de caso-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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