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Marcus SampaioDSC/UFCGCEAPE-PB

• Centro de Apoio aos Pequenos EMPREENDIMENTOS – CEAPE-PB, com sede na Cidade de Campina Grande

• Desenvolvimento e implantação do "Sistema de Apoio a Análise de Risco de Crédito“• Número de clientes ainda abaixo do desejável• Taxa de inadimplência acima dos níveis desejáveis• Procedimentos de análise de crédito ineficientes• Carteira de produtos limitada• Funcionários pouco motivados

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Marcus SampaioDSC/UFCGObjetivos

• Expansão segura da carteira de clientes da Empresa – Base de clientes significativa– Taxa de inadimplência reduzida

• Ampliação da sua carteira de produtos– Perfil da clientela conhecido– Análise sistemática da inadimplência

• Aumento da motivação de seus funcionários– Procedimentos operacionais racionalizados– Custos operacionais reduzidos vs. Aumento da

receita líquida

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Diagnóstico do INFOCREDPreparação da base INFOCRED para mineração

Seleção de atributos (dados brutos)Eliminação de ruídos (campos incompletos, não informados, etc)

Geração de um arquivo no formato do algoritmo de perfilamento.Classificação manual da base INFOCRED

Classificação caso-a-caso de perfis (grande, médio, baixo ou não inadimplente)

Atualização da base INFOCREDEmissão de relatórios para fins de conferênciaValidação de perfis

Regras gerais de classificação (perfilamento do grande, médio, baixo ou não inadimplente)

Resultado Parcial 1: Perfis generalizados e validados

Plano de Trabalho

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Definição/Refinamento do Modelo-CEAPE de análise de risco de créditoSeleção de atributos críticosAtribuição de pesosEleição de alternativas de crédito

Resultado Parcial 2: Modelo pronto para uso inicial

Plano de Trabalho (2)

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Desenvolvimento/Implantação do SistemaDesenvolvimento e testeImplantaçãoTreinamento.

Resultado Final: Modelo automatizado / Ferramenta completa

Plano de Trabalho (3)

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Marcus SampaioDSC/UFCGArquitetura do Sistema

Modelo-CEAPEAnálise Risco

CARGA

FEEDBACK

INFOCRED

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Id3---- === Error on training data === Correctly Classified Instances 2197 100%Incorrectly Classified Instances 0 0%Total Number of Instances 2197

Análise dos Dados comID3

Note que o modelo gerado pelo ID3 é espelho doBD INFOCRED

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=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 29 0 0 0 0 0 0 | a = inadimplente 010 0 7 0 0 0 0 0 | b = inadimplente 090 0 0 11 0 0 0 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 32 0 0 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 2 0 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 2115 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 0 1 | g = Cart. Castigada

Análise ... (2)

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=== Error on test data === Correctly Classified Instances 1006 91.6211 %Incorrectly Classified Instances 62 5.6466 %Total Number of Instances 1098

Análise ... (3)

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=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 3 0 0 1 0 17 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 1 0 2 0 | b = inadimplente 090 1 0 0 0 0 6 0 | c = inadimplente 060 1 0 0 3 0 14 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 1 0 | e = inadimplente 120 5 2 4 6 0 1000 0 | f = Adimplente 1 0 0 0 0 0 0 | g = Cart. Castigada

Análise ... (4)

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Análise ... (5)

@attribute ativo_fixo {'maior12000', '0a5000', '5001a8000', '8001a12000'}@attribute fone_fixo {'N', 'S'}@attribute grupo {'3', '2', '1', '5', '4'}@attribute lucro_liquido {'Prejuízo', '501a1000', 'acima 1000', '251a500', '0a250'}@attribute vendas_vista {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}

Atributos demográficos Formato ARFF (WEKA)

@attribute vendas_prazo {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}@attribute vl_autorizado {'acima 1000', '0 a 500', '501 a 1000'}@attribute inadimplencia {'inadimplente 010', 'inadimplente 090', 'inadimplente 060', 'inadimplente 150', 'inadimplente 030', 'inadimplente 120', 'Adimplente', 'Cart. Castigada', 'inadimplente 180'}

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J48------- === Error on training data === Correctly Classified Instances 2116 96.3132 %Incorrectly Classified Instances 81 3.6868 %Total Number of Instances 2197

Note que o modelo inferido pelo J48 não espelhaBD INFOCRED; em compensação, poderá ser maisconfiável que o do ID3, nos testes

Mineração com J48

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=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 0 0 0 0 0 29 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 0 0 7 0 | b = inadimplente 090 0 0 0 0 0 11 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 1 0 31 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 2 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 2115 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 1 0 | g = Cart. Castigada

Mineração com J48 (2)

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Mineração com J48 (3)

=== Error on test data === Correctly Classified Instances 1038 94.5355 %Incorrectly Classified Instances 60 5.4645 %Total Number of Instances 1098

Confirmado: o modelo do J48 é mais confiávelQue o do ID3

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=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 0 0 0 1 0 21 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 0 0 4 0 | b = inadimplente 090 0 0 0 0 0 10 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 0 0 22 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 1 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 1038 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 1 0 | g = Cart. Castigada

Mineração com J48 (4)

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Prism-------- === Error on training data === Correctly Classified Instances 2197 100 %Incorrectly Classified Instances 0 0 %Total Number of Instances 2197

Mineração com Prism

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Mineração com Prism (2)

=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 29 0 0 0 0 0 0 | a = inadimplente 010 0 7 0 0 0 0 0 | b = inadimplente 090 0 0 11 0 0 0 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 32 0 0 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 2 0 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 2115 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 0 1 | g = Cart. Castigada

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Mineração com Prism (3)

=== Error on test data === Correctly Classified Instances 1011 92.0765 %Incorrectly Classified Instances 71 6.4663 %Total Number of Instances 1098

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Mineração com Prism (4)

=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 3 0 0 1 0 17 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 0 0 4 0 | b = inadimplente 090 1 0 0 0 0 9 0 | c = inadimplente 060 1 0 0 5 0 14 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 1 0 | e = inadimplente 120 8 3 3 8 0 1003 0 | f = Adimplente 1 0 0 0 0 0 0 | g = Cart. Castigada

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Mineração com NaïveBayes

Naive Bayes Classifier-------------------------------- Class inadimplente 010: Prior probability = 0.01 ativo_fixo: Discrete Estimator. Counts = 9 9 7 8 (Total = 33)fone_fixo: Discrete Estimator. Counts = 11 20 (Total = 31)grupo: Discrete Estimator. Counts = 8 9 10 2 5 (Total = 34)lucro_liquido: Discrete Estimator. Counts = 2 8 11 8 5 (Total = 34)vendas_vista: Discrete Estimator. Counts = 3 7 4 12 3 2 5 (Total = 36)vendas_prazo: Discrete Estimator. Counts = 5 5 1 9 3 2 11 (Total = 36)vl_autorizado: Discrete Estimator. Counts = 5 10 17 (Total = 32)

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Mineração com NaïveBayes (2)

Class inadimplente 060: Prior probability = 0.01 ativo_fixo: Discrete Estimator. Counts = 4 5 2 4 (Total = 15)fone_fixo: Discrete Estimator. Counts = 5 8 (Total = 13)grupo: Discrete Estimator. Counts = 4 3 6 2 1 (Total = 16)lucro_liquido: Discrete Estimator. Counts = 2 3 3 4 4 (Total = 16)vendas_vista: Discrete Estimator. Counts = 5 1 2 3 5 1 1 (Total = 18)vendas_prazo: Discrete Estimator. Counts = 3 3 2 5 1 1 3 (Total = 18)vl_autorizado: Discrete Estimator. Counts = 3 5 6 (Total = 14)

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Mineração com NaïveBayes (3)

Class inadimplente 030: Prior probability = 0.01 ativo_fixo: Discrete Estimator. Counts = 14 10 4 8 (Total = 36)fone_fixo: Discrete Estimator. Counts = 12 22 (Total = 34)grupo: Discrete Estimator. Counts = 10 6 13 1 7 (Total = 37)lucro_liquido: Discrete Estimator. Counts = 2 12 8 6 9 (Total = 37)vendas_vista: Discrete Estimator. Counts = 18 3 2 5 2 1 8 (Total = 39)vendas_prazo: Discrete Estimator. Counts = 8 3 2 15 3 1 7 (Total = 39)vl_autorizado: Discrete Estimator. Counts = 4 20 11 (Total = 35)

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Mineração com NaïveBayes (4)

Class Adimplente: Prior probability = 0.96 ativo_fixo: Discrete Estimator. Counts = 741 733 318 327 (Total = 2119)fone_fixo: Discrete Estimator. Counts = 552 1565 (Total = 2117)grupo: Discrete Estimator. Counts = 615 467 585 239 214 (Total = 2120)lucro_liquido: Discrete Estimator. Counts = 55 663 489 568 345 (Total = 2120)vendas_vista: Discrete Estimator. Counts = 441 417 53 579 97 18 517 (Total = 2122)vendas_prazo: Discrete Estimator. Counts = 459 227 25 994 40 10 367 (Total = 2122)vl_autorizado: Discrete Estimator. Counts = 607 455 1056 (Total = 2118)

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Mineração com NaïveBayes (5)

Time taken to build model: 0.01 secondsTime taken to test model on training data: 0.05 seconds === Error on training data === Correctly Classified Instances 2115 96.2676 %Incorrectly Classified Instances 82 3.7324 %Total Number of Instances 2197

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Mineração com NaïveBayes (6)

=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 0 0 0 0 0 29 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 0 0 7 0 | b = inadimplente 090 0 0 0 0 0 11 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 0 0 32 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 2 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 2115 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 1 0 | g = Cart. Castigada

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Mineração com NaïveBayes (7)

=== Error on test data === Correctly Classified Instances 1039 94.6266 %Incorrectly Classified Instances 59 5.3734 %Total Number of Instances 1098

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Mineração com NaïveBayes (8)

=== Confusion Matrix ===  a b c d e f g <-- classified as 1 0 0 0 0 21 0 | a = inadimplente 010 0 0 0 0 0 4 0 | b = inadimplente 090 0 0 0 0 0 10 0 | c = inadimplente 060 0 0 0 0 0 22 0 | d = inadimplente 030 0 0 0 0 0 1 0 | e = inadimplente 120 0 0 0 0 0 1038 0 | f = Adimplente 0 0 0 0 0 1 0 | g = Cart. Castigada

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Marcus SampaioDSC/UFCGSíntese da Mineração

Algoritmo Acurácia de Treinamento Acurácia de Teste

ID3 100% 91,62%

See5 96,31% 94,54%

Naïve Bayes 96,27% 94,62%

Prism 100% 92,07%

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Marcus SampaioDSC/UFCG

@relation unidade_08_treinamento

@attribute ativo_fixo {'maior12000', '0a5000', '5001a8000', '8001a12000'}@attribute fone_fixo {'N', 'S'}@attribute grupo {'3', '2', '1', '5', '4'}@attribute lucro_liquido {'Prejuízo', '501a1000', 'acima 1000', '251a500', '0a250'}@attribute vendas_vista {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}@attribute vendas_prazo {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}@attribute vl_autorizado {'acima 1000', '0 a 500', '501 a 1000'}@attribute inadimplencia {'inadimplente 010', 'inadimplente 090', 'inadimplente 060', 'inadimplente 150', 'inadimplente 030', 'inadimplente 120', 'Adimplente', 'Cart. Castigada', 'inadimplente 180'}

@data'0a5000', 'N', '1', '0a250', '0a500', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '2', '0a250', '0a500', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '1', '0a250', '501a1000', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '1', '0a250', '0a500', '0a500', 'acima 1000', 'Adimplente''0a5000', 'N', '1', '0a250', '0a500', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '3', '251a500', '501a1000', '0a500', '501 a 1000', 'Adimplente''0a5000', 'S', '2', '501a1000', '501a1000', '501a1000', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '2', '0a250', '0a500', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'N', '3', 'acima 1000', '1001a2000', '1001a2000', '0 a 500', 'inadimplente 030''0a5000', 'S', '3', '251a500', '501a1000', '0a500', '0 a 500', 'inadimplente 030'

Conjunto-Treinamento

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Marcus SampaioDSC/UFCG

@relation unidade_08

@attribute ativo_fixo {'maior12000', '0a5000', '5001a8000', '8001a12000'}@attribute fone_fixo {'N', 'S'}@attribute grupo {'3', '2', '1', '5', '4'}@attribute lucro_liquido {'Prejuízo', '501a1000', 'acima 1000', '251a500', '0a250'}@attribute vendas_vista {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}@attribute vendas_prazo {'501a1000', '2001a4000', '6001a10000', '0a500', '4001a6000', 'maior10000', '1001a2000'}@attribute vl_autorizado {'acima 1000', '0 a 500', '501 a 1000'}@attribute inadimplencia {'inadimplente 010', 'inadimplente 090', 'inadimplente 060', 'inadimplente 150', 'inadimplente 030', 'inadimplente 120', 'Adimplente', 'Cart. Castigada', 'inadimplente 180'}

@data'0a5000', 'S', '2', '0a250', '0a500', '0a500', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'S', '3', '0a250', '501a1000', '0a500', '501 a 1000', 'Adimplente''0a5000', 'N', '3', '0a250', '0a500', '0a500', '501 a 1000', 'Adimplente''0a5000', 'S', '1', '501a1000', '0a500', '1001a2000', '0 a 500', 'Adimplente''0a5000', 'N', '3', '251a500', '501a1000', '0a500', '0 a 500', 'inadimplente 030''5001a8000', 'S', '3', 'acima 1000', '2001a4000', '0a500', 'acima 1000', 'Adimplente''0a5000', 'S', '4', '0a250', '0a500', '0a500', '501 a 1000', 'Adimplente''0a5000', 'S', '2', '0a250', '0a500', '501a1000', '0 a 500', 'Adimplente''5001a8000', 'S', '1', '251a500', '1001a2000', '2001a4000', '501 a 1000', 'Adimplente''8001a12000', 'S', '1', '501a1000', '501a1000', '0a500', '501 a 1000', 'Adimplente''maior12000', 'N', '1', '501a1000', '0a500', '1001a2000', '501 a 1000', 'Adimplente'

Conjunto-Teste