Utilização de técnicas de dados não estruturados para desenvolvimento de modelos aplicados ao ciclo de crédito

Autor: Andrade Junior, Valter Lacerda de
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2014
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SPPontifícia Universidade Católica de São PauloPUC_SP.
Druh dokumentu: masterThesis
Popis: Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Valter Lacerda de Andrade Junior.pdf: 673552 bytes, checksum: 68480511c98995570354a0166d2bb577 (MD5) Previous issue date: 2014-08-13
The need for expert assessment of Data Mining in textual data fields and other unstructured information is increasingly present in the public and private sector. Through probabilistic models and analytical studies, it is possible to broaden the understanding of a particular information source. In recent years, technology progress caused exponential growth of the information produced and accessed in the virtual media (web and private). It is estimated that by 2003 humanity had historically generated a total of 5 exabytes of content; today that asset volume can be produced in a few days. With the increasing demand, this project aims to work with probabilistic models related to the financial market in order to check whether the textual data fields, or unstructured information, contained within the business environment, can predict certain customers behaviors. It is assumed that in the corporate environment and on the web, there is great valuable information that, due to the complexity and lack of structure, they are barely considered in probabilistic studies. This material may represent competitive and strategic advantage for business, so analyzing unstructured information one can acquire important data on behaviors and mode of user interaction in the environment in which it operates, providing data as to obtain psychographic profile and satisfaction degree. The corpus of this study consists of the results of experiments made in negotiating environment of a financial company in São Paulo. On the foregoing analysis, it was applied statistical bias semiotic concepts. Among the findings of this study, it is possible to get a critical review and thorough understanding of the processes of textual data assessment
A necessidade de análise especializada de Mineração de Dados (Data Mining) em campos textuais e em outras informações não estruturadas estão, cada vez mais, presente nas instituições dos setores públicos e privados. Por meio de modelos probabilísticos e estudos analíticos, torna-se possível ampliar o entendimento sobre determinada fonte de informação. Nos últimos anos, devido ao avanço tecnológico, observa-se um crescimento exponencial na quantidade de informação produzida e acessada nas mídias virtuais (web e privada). Até 2003, a humanidade havia gerado, historicamente, um total de 5 exabytes de conteúdo; hoje estima-se que esse volume possa ser produzido em poucos dias. Assim, a partir desta crescente demanda identificada, este projeto visa trabalhar com modelos probabilísticos relacionados ao mercado financeiro com o intuito de analisar se os campos textuais e ilustrativos, ou informações não estruturadas, contidas dentro do ambiente de negócio, podem prever certos comportamentos de clientes. Parte-se do pressuposto que, no ambiente corporativo e na web, existem informações de grande valor e que, devido à complexidade e falta de estrutura, não são consideradas em estudos probabilísticos. Isso pode representar vantagem competitiva e estratégica para o negócio, pois, por meio da análise da informação não estruturada, podem-se conhecer comportamentos e modos de interação do usuário nestes ambientes, proporcionando obter dados como perfil psicográfico e grau de satisfação. O corpus deste estudo constitui-se de resultados de experimentos efetuados no ambiente negocial de uma empresa do setor financeiro. Para as análises, foram aplicados conceitos estatísticos com viés semiótico. Entre as informações obtidas por esta pesquisa, verifica-se a compreensão crítica e aprofundada dos processos de análise textual
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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