The use of attribute selection in the banking sector in order to obtain knowledge of customers

Abstract

The knowledge of consumers is important in order to trace the profile of customers. But to gain knowledge of customers as well as the characteristics is necessary for organizations to get the most from these data. Information related to the Customers at companies are collected and stored in databases. The administration of these data often requires the use of a computational tool. However the amount of data can be harmful to analysis the data. In the data mining context there is one task that is called of Attribute Selection. The Attribute Selection is a dimensionality reduction method in order to remove redundant information and improve the performance of the learning process as the speed as in the performance of classifier. The present search applied this method in order to comparison the Filter and Wrapper approach in the Customer domain, using one base in the customer domain, in the banking sector.

: O conhecimento de consumidores é importante para traçar o perfil de cliente. Mas, para obter conhecimento de clientes, bem como, as características é necessário para as organizações a obtenção dessas a partir dos dados. Informações relacionadas aos clientes nas empresas são coletadas e armazenadas em banco de dados. A administração desses dados frequentemente demanda o uso de uma ferramenta computacional. Porém, a quantidade de dados pode ser prejudicial para a análise de dados. No contexto de mineração de dados existe uma tarefa chamada Seleção de Atributos. A Seleção de Atributos é um método de redução de dimensionalidade para remover a informação redundante e melhorar o desempenho do processo de aprendizagem e velocidade no desempenho do algoritmo classificador. A presente pesquisa aplicou este método para comparação da Abordagem Filtro e Wrapper no domínio de clientes, usando uma base do setor bancário.