Mineração de Dados na Identificação de Empresas Irregulares Quanto ao Pagamento de Impostos
Author(s) -
Rafaella Leandra Souza do Nascimento,
Pedro José Buarque Lins dos Santos,
Jorge Felipe Lessa Santiago,
Bettina Cavalcanti Araújo,
Fernando Baptistella de Lima,
Alexandre Magno Andrade Maciel
Publication year - 2018
Publication title -
revista de engenharia e pesquisa aplicada
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2525-4251
DOI - 10.25286/repa.v3i3.932
Subject(s) - business , political science , computer science
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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