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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1476
Título: Mineração de dados baseada em árvores de decisão para análise do perfil de contribuintes
Autor(es): SIMÕES, Adriana Carla Araújo
Palavras-chave: Descoberta de conhecimento em Banco de Dados (DCBD); Árvores de decisão; Mineração de Dados
Data do documento: 31-Jan-2008
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Carla Araújo Simões, Adriana; Crispim Vasconcelos, Germano. Mineração de dados baseada em árvores de decisão para análise do perfil de contribuintes. 2008. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Resumo: Um dos principais problemas enfrentados por órgãos públicos atualmente está associado à ineficiência no uso de informações contidas em grandes volumes de dados para a gestão e otimização de recursos públicos nos procedimentos de tomada de decisão. Em particular, um dos problemas enfrentados por órgãos reguladores como secretarias de fazenda de Estados é como identificar comportamentos fraudulentos e de sonegação fiscal por parte de contribuintes. A Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) tem sido cada vez mais explorada como uma ferramenta poderosa na otimização dos procedimentos de tomada de decisão e na extração automática de informações escondidas nos dados de corporações. Em particular, técnicas baseadas em árvores de decisão têm sido investigadas e aplicadas como uma das opções de ferramental tecnológico em problemas de mineração de dados pela sua simplicidade e facilidade de interpretação do conhecimento descoberto, que é próximo da linguagem humana. Neste trabalho, árvores de decisão baseadas nos algoritmos ID3, SPRINT e SLIQ são investigadas e comparadas para a solução do problema de análise do perfil de contribuintes com respeito à sonegação fiscal em uma situação complexa em larga escala envolvendo um grande número de variáveis e dados corporativos da Secretaria da Fazenda do Estado de Pernambuco (SEFAZPE). Os resultados obtidos objetivamente com os modelos investigados quanto à precisão das árvores construídas, interpretação do conhecimento minerado e extração de novos conhecimentos ao domínio do problema mostraram desempenho satisfatório na tarefa de classificação dos contribuintes quanto a irregularidades nos compromissos de pagamentos fiscais. A solução desenvolvida foi também analisada e validada subjetivamente por especialistas do domínio (auditores fiscais), que demonstraram aceitação no trabalho realizado e comprovando a viabilidade e relevância do uso da mineração de dados no processo de análise do perfil de contribuintes
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1476
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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