Análise de Inadimplência em Dados de Faturamento Utilizando Rede Bayesiana Ingênua Aumentada em Árvore

O presente trabalho verifica a aplicabilidade de Classificadores Bayesianos em Bancos de Dados de faturamento de uma distribuidora de energia. O intuito é encontrar padrões ou perfis em determinados grupos de consumo e estimar a quantidade de inadimplentes. O sistema computacional identifica padrões no histórico de cada cliente e projeta comportamentos prováveis. Utilizou-se o classificador Bayesiano Ingênuo Aumentado em Árvore em contraposição ao Bayesiano Ingênuo. A validação é feita através da comparação das taxas de acertos nas predições. As conclusões indicam uma abordagem adequada que oferece subsídios para se estabelecer políticas comerciais efetivas e reduzir a inadimplência.