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Machine learning aplicado no problema de perdas com créditos de uma distribuidora de energia elétrica

Allowance for Doubtful Accounts (AFDA) in companies is an attractive field for investigation due to the percentage of profits it represents. The objective of this work is to find a machine learning model to predict which day the customer will pay the invoice in order to maximize the company’s profit...

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Autor principal: Cordeiro, Jelson Andre
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:
Aprendizado de máquinas
Análise de regressão
Créditos
Energia elétrica - Distribuição
Machine learning
Regression analysis
Credit
Electric power distribution
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28043
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spelling riut-1-280432022-04-15T06:07:42Z Machine learning aplicado no problema de perdas com créditos de uma distribuidora de energia elétrica Machine learning applied to the problem of doubtful accounts of a electric energy utility company Cordeiro, Jelson Andre Rosa, Marcelo de Oliveira Rosa, Marcelo de Oliveira Zatesk, Leandro Miranda Berardi, Rita Cristina Galarraga Aprendizado de máquinas Análise de regressão Créditos Energia elétrica - Distribuição Machine learning Regression analysis Credit Electric power distribution CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE Allowance for Doubtful Accounts (AFDA) in companies is an attractive field for investigation due to the percentage of profits it represents. The objective of this work is to find a machine learning model to predict which day the customer will pay the invoice in order to maximize the company’s profit. To evaluate the proposed methodology, experiments were carried out using real data from customer invoices. The results of the models were compared with each other and a statistical analysis was carried out to verify if there was a significant difference between them. The results indicate that it is promising to apply the proposed model to the problem of Estimated Losses on Loan Losses. As Perdas Estimadas em Créditos de Liquidação Duvidosa nas empresas é um campo atraente para investigação devido ao percentual dos lucros que representa. O objetivo deste trabalho é encontrar um modelo de aprendizagem de máquina para predizer em que dia o cliente irá pagar a fatura visando maximizar o lucro da empresa. Para avaliar a metodologia proposta foram realizados experimentos utilizando dados reais de faturas dos clientes. Os resultados dos modelos foram comparados entre si e realizado a análise estatística para verificar se existe diferença significativa entre eles. Os resultados alcançados indicam que é promissora a aplicação da modelagem proposta. 2022-04-14T15:12:56Z 2022-04-14T15:12:56Z 2021-07-19 specializationThesis CORDEIRO, Jelson Andre. Machine learning aplicado no problema de perdas com créditos de uma distribuidora de energia elétrica. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28043 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Ciência de Dados e suas Aplicações UTFPR
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Cordeiro, Jelson Andre
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description Allowance for Doubtful Accounts (AFDA) in companies is an attractive field for investigation due to the percentage of profits it represents. The objective of this work is to find a machine learning model to predict which day the customer will pay the invoice in order to maximize the company’s profit. To evaluate the proposed methodology, experiments were carried out using real data from customer invoices. The results of the models were compared with each other and a statistical analysis was carried out to verify if there was a significant difference between them. The results indicate that it is promising to apply the proposed model to the problem of Estimated Losses on Loan Losses.
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