Autor(es): Silva, Verónica Filipa dos Santos
Data: 2009
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10362/3586
Origem: Repositório Institucional da UNL
Assunto(s): Modelos de propensão; Redes neuronais; Algoritmo de retropropagação; Regressão logística; Curva ROC; Oversampling; Lift; Propensity models; Neural networks; Back propagation algoritm; Logistics regression; ROC curve
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
O objectivo do presente trabalho consiste na criação de um modelo de propensão ao consumo aplicado ao caso particular do Crédito Pessoal através da aplicação de uma das técnicas mais populares de data mining: as redes neuronais. O tema reside na selecção dos clientes mais propensos para a constituição de um alvo a submeter a uma campanha reduzindo os custos de mailing e, em simultâneo, aumentando a taxa de resposta. Os dados utilizados baseiam-se nos clientes alvo de uma campanha que ocorreu no ano anterior à realização deste trabalho numa instituição financeira portuguesa, e que inclui variáveis como as características pessoais destes clientes e outras relacionadas como o envolvimento do cliente com a instituição. O desempenho dos modelos baseados nas redes neuronais, mais concretamente no algoritmo de Retropropagação, foi comparado com o dos modelos de regressão logística, sendo esta uma técnica mais tradicional e normalmente utilizada neste tipo de problemas de previsão.(...)
