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ewertondrigues02 / repository
Análise de Crédito de Cliente usando ferramentas de análise e visualização de dados como: Power Bi, Excel, Power Point, Python, Jupyter Notebook, análise feita no período de 12 meses entre homens e mulheres de diferentes idades e escolaridades.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
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Este repositório contém a análise de dados de crédito de 10.127 pessoas, abordando variáveis como idade, estado civil, escolaridade, salário anual e tipos de cartões de crédito. O objetivo é explorar padrões de transações financeiras e comportamento de crédito, utilizando ferramentas como Excel, Power BI, Power Point, Python e Jupyter Notebook.
Nesta análise, foram considerados dados de 10.127 pessoas, com informações sobre idade, estado civil, escolaridade, salário anual e tipos de cartões. A análise foi realizada ao longo de um período de 12 meses e incluiu os seguintes insights:
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Emersonpinho /
Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de inteligência artificial que prevê o score de crédito de clientes de um banco. Utilizando técnicas de análise de dados e machine learning, o modelo é capaz de categorizar o score de crédito em três níveis distintos
60/100 healthHIGORMALz /
Exploração e análise de dados de crédito com SQL
50/100 healthallanpatrickm /
Análise de dados de crédito
/100 healthNa segunda análise, observamos dados mais detalhados sobre os tipos de cartões e os limites de crédito médios, com o seguinte resumo:
Além disso, a análise de escolaridade e seus respectivos cartões de crédito revelou que pessoas com doutorado e mestrado tendem a ter os maiores limites de crédito médios.
Os dados utilizados nesta análise foram retirados de Kaggle - Análise de Crédito.
Para rodar os notebooks deste projeto, siga as instruções abaixo:
git clone https://github.com/ewertondrigues02/Analise_de_Credito.git
cd Analise_de_Credito
Se você ainda não possui as dependências instaladas, crie um ambiente virtual e instale as bibliotecas necessárias:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # No Windows, use `venv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt
Abra os notebooks no Jupyter e execute as células para ver a análise detalhada.
jupyter notebook
Contribuições são bem-vindas! Se você deseja melhorar ou adicionar algo ao projeto, por favor, envie um pull request.
Analise de dados de credito Arvores de decisão
27/100 healthPaulaAndriela /
Exploração e análise de dados de crédito com SQL
27/100 healthgabrielalvesfortunato /
Script com a analise dos dados do German Credit Card e um algoritmo de Classificaçao para concessão de Credito para novas requisições.
27/100 health