Mineração de Dados na Identificação de Empresas Irregulares Quanto ao Pagamento de Impostos

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Rafaella Leandra Souza Nascimento
http://orcid.org/0000-0001-9548-5079
Pedro José Buarque Lins dos Santos
http://orcid.org/0000-0001-8151-9127
Jorge Felipe Lessa Santiago
http://orcid.org/0000-0001-7828-1226
Bettina Cavalcanti Araújo
http://orcid.org/0000-0002-9821-1812
Fernando Baptistella de Lima
http://orcid.org/0000-0002-1021-7321
Alexandre Magno Andrade Maciel
http://orcid.org/0000-0003-4348-9291

Resumo

Este artigo descreve o processo de descoberta de conhecimento utilizando base de dados da Secretaria da Fazenda de Pernambuco. As atividades desempenhadas consistem no pré-processamento dos dados, limpeza, mineração e avaliação dos resultados obtidos. O órgão governamental possui a necessidade de classificar e identificar perfis de empresas com maior potencial de se comportarem de maneira irregular em relação a legislação dos impostos estaduais. Portanto, o objetivo deste trabalho consistiu em aplicar algoritmos de Mineração de Dados, através das tarefas de classificação e clusterização. Os resultados apontam para uma maior taxa de acerto com o classificador Random Forests e identificou níveis de empresas nocivas na base de dados através dos algoritmos de clusterização.

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Como Citar
Nascimento, R., Santos, P., Santiago, J., Araújo, B., Lima, F., & Maciel, A. (2018). Mineração de Dados na Identificação de Empresas Irregulares Quanto ao Pagamento de Impostos. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 3(3). https://doi.org/10.25286/repa.v3i3.932
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics

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