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Título: Classificação de alvos de relatórios de inteligência financeira utilizando florestas aleatórias e medidas de centralidade de rede
Autor(es): Silva, Olivia Ziller e
Orientador(es): Cançado, André Luiz Fernandes
Assunto: Modelagem estatística
Redes sociais
Teoria dos grafos
Data de apresentação: 13-Dez-2019
Data de publicação: 2-Jun-2022
Referência: SILVA, Olivia Ziller e. Classificação de alvos de relatórios de inteligência financeira utilizando florestas aleatórias e medidas de centralidade de rede. 2019. [11], 57 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Reduzir esforço humano e fornecer auxílio e direcionamento na tomada de decisões utilizando modelagem estatística vem se tornando cada vez mais útil e necessário. Neste trabalho são utilizados conceitos de redes sociais, medidas de grafos e florestas aleatórias para buscar e classificar pessoas físicas e jurídicas como possíveis alvos de relatórios de inteligência financeira do Conselho de Controle de Atividades Financeiras (COAF), a Unidade de Inteligência Financeira do Brasil. Toda a extração das variáveis, criação da base de dados, análises e desenvolvimento do modelo foram feitas utilizando o SAS.
Abstract: The use of statistical models have become ever more useful and necessary to reduce human effort and to provide assistance and guidance in decision-making activities. This paper uses concepts regarding social network analysis, graph theory, and random forests to classify natural and legal persons as possible targets of a Financial Intelligence Report from the Brazilian Financial Intelligence Unit (FIU). The SAS software was used all through the project, from variables extraction and datasets creation, to analysis, development and selection of the final model.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2019.
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