Projeto de Análise de Crédito utilizando Random Forests

Este projeto é uma análise de crédito desenvolvida em Python utilizando o algoritmo Random Forests. O objetivo deste projeto é prever a probabilidade de inadimplência de clientes com base em dados de solicitações de crédito, permitindo uma avaliação mais precisa do risco envolvido na concessão de empréstimos.

Pré-requisitos

Antes de executar os códigos deste projeto, certifique-se de ter os seguintes requisitos instalados:

• Python (versão 3)
• Bibliotecas Python:
  • pandas
  • scikit-learn
  • numpy
  • matplotlib

Estrutura do Projeto

• projeto_01_credit_score.ipynb: Notebook Jupyter contendo o código Python do projeto, incluindo a implementação do algoritmo Random Forests e a análise dos resultados.
• demo01.csv: Arquivo contendo o conjunto de dados utilizado para treinar e testar o modelo de análise de crédito.
• README.md: Este arquivo que você está lendo atualmente.

Metodologia CRISP-DM

Este projeto segue a metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), que é um processo padrão para projetos de mineração de dados. O processo é composto pelas seguintes etapas:

1. Entendimento do Negócio: Compreender os objetivos e requisitos do projeto em termos de análise de crédito.
2. Entendimento dos Dados: Coletar, explorar e analisar os dados disponíveis para entender sua qualidade, estrutura e significado.
3. Preparação dos Dados: Realizar o pré-processamento dos dados, incluindo limpeza, transformação e seleção de atributos relevantes.
4. Modelagem: Implementar o algoritmo Random Forests para treinar um modelo preditivo com base nos dados preparados.
5. Avaliação: Avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas e analisar seus resultados.
6. Implantação: Aplicar o modelo para realizar previsões em novos dados e integrá-lo em um ambiente de produção, se necessário.
7. Monitoramento: Monitorar o desempenho do modelo implantado ao longo do tempo e fazer ajustes conforme necessário.

Contribuição

Este projeto é um exemplo de análise de crédito utilizando Random Forests e a metodologia CRISP-DM. Se você tiver sugestões de melhorias, correções ou ideias para expandir o projeto, sinta-se à vontade para abrir uma "issue" ou enviar um "pull request". Será um prazer receber contribuições para aprimorar e enriquecer este projeto.

Aviso Legal

Este projeto é apenas para fins educacionais e não deve ser considerado como um substituto para avaliações profissionais de crédito. Sempre consulte especialistas em análise de crédito e siga as políticas e diretrizes de crédito estabelecidas pela sua instituição financeira.