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标题：Análise de crédito bancário por meio de redes neurais e árvores de decisão: uma aplicação simples de data mining
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作者：Eliane Prezepiorski Lemos ; Maria Teresinha Arns Steiner ; Julio César Nievola 等
期刊名称：Revista de Administração - RAUSP
印刷版ISSN：0080-2107
电子版ISSN：1984-6142
出版年度：2005
卷号：40
期号：3
页码：225-234
语种：Portuguese
出版社：Universidade de São Paulo
摘要：Na área de crédito bancário, a posse e o uso de ferramentas que auxiliem na tarefa de classificação de clientes em prováveis solventes ou insolventes em relação à tomada de crédito podem tornar-se um fator-chave, resultando em uma grande vantagem competitiva. Dentro da imensa quantidade de dados disponíveis nos bancos de dados das empresas existe muito conhecimento útil e importante que está escondido. Com a metodologia de Data Mining, pode-se transformar esses dados em informações valiosas para auxiliar no processo decisório. Neste trabalho são analisados registros históricos de 339 clientes (pessoas jurídicas) de uma agência bancária, por meio de duas das ferramentas de Data Mining: Redes Neurais e Árvores de Decisão. Essas técnicas permitem fazer o reconhecimento de padrões e também classificar novos casos. Os resultados foram bastante satisfatórios, mostrando que, para esse problema específico, as Redes Neurais apresentaram uma taxa de classificação correta maior do que aquela das Árvores de Decisão.
其他摘要：In the bank credit area, the possession and use of tools that can help identify and forecast which clients will be "good or bad" credit takers could be a key factor and result in greater competitive advantage. There is a lot of "hidden" knowledge in the immense quantity of data that is available in companies' databases. With the use of data mining methodologies, one can transform these data into valuable information, which would help in decision processes. In this paper, we analyze the historical data of 339 clients (legal entities) from a bank agency by means of two data mining tools: neural networks and decision trees. These techniques allow the recognition of patterns, as well as the diagnosis of new cases. Results were quite satisfactory and showed that for this specific problem, neural networks had a smaller error percentage.
关键词：KDD; data mining; árvores de decisão; redes neurais; crédito bancário.
其他关键词：KDD; data mining; decision trees; neural networks; bank credit.