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

A necessidade de analise especializada de Mineracao de Dados (Data Mining) em campos textuais e em outras informacoes nao estruturadas estao, cada vez mais, presente nas instituicoes dos setores publicos e privados. Por meio de modelos probabilisticos e estudos analiticos, torna-se possivel ampliar o entendimento sobre determinada fonte de informacao. Nos ultimos anos, devido ao avanco tecnologico, observa-se um crescimento exponencial na quantidade de informacao produzida e acessada nas midias virtuais (web e privada). Ate 2003, a humanidade havia gerado, historicamente, um total de 5 exabytes de conteudo; 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 probabilisticos relacionados ao mercado financeiro com o intuito de analisar se os campos textuais e ilustrativos, ou informacoes nao estruturadas, contidas dentro do ambiente de negocio, podem prever certos comportamentos de clientes. Parte-se do pressuposto que, no ambiente corporativo e na web, existem informacoes de grande valor e que, devido a complexidade e falta de estrutura, nao sao consideradas em estudos probabilisticos. Isso pode representar vantagem competitiva e estrategica para o negocio, pois, por meio da analise da informacao nao estruturada, podem-se conhecer comportamentos e modos de interacao do usuario nestes ambientes, proporcionando obter dados como perfil psicografico e grau de satisfacao. O corpus deste estudo constitui-se de resultados de experimentos efetuados no ambiente negocial de uma empresa do setor financeiro. Para as analises, foram aplicados conceitos estatisticos com vies semiotico. Entre as informacoes obtidas por esta pesquisa, verifica-se a compreensao critica e aprofundada dos processos de analise textual