Garimpando Fraudadores: O Uso da Mineração de Dados na Descoberta de Padrões de Consumidores que Causam Perdas Comerciais em uma Concessionária de Energia Elétrica
Resumo
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia apoiada por um protótipo de software que auxilie os analistas da Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia (Coelba) em seu processo de qualificação de consumidores para inspeção, aumentando o seu percentual de acerto na identificação de perdas comerciais. A pesquisa envolveu a aplicação de técnicas de mineração de dados para identificação de padrões de comportamento dos clientes que causam perdas comerciais à concessionária, analisando atributos referentes ao consumo e à inadimplência dos consumidores.
Referências
JFreeChart: Disponível em: http://www.jfree.org/jfreechart/. Acesso em: out/2009.
J. R. Filho, A. C. Delaiba, E. Mazina, J. E. Cabral e J. O. P. Pinto (2004), “Fraud Identification in Eletricity Company Costumers Using Decison Tree”, In IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics on Publication, pp. 3730- 3734, vol.4.
JXL: Disponível em: http://jexcelapi.sourceforge.net. Acesso em: out/ 2009.
Lavrac, N., Flach, P. e Zupan B. (1999) “Rule Evaluation Measures: a unifying view”, In: Proceedings of the Ninth International Workshop on Inductive Logic Programing, v.1634, pp. 74-185.
M. G. Mendonça Neto (2001), “Mineração de Dados”, In: Escola Regional de Informática da SBC Regional de São Paulo, 6, 2001, São Carlos. Anais: Minicursos - Coletâneas e textos. São Carlos: USP-ICMC, p.189-218.
M. R. M. Rocha (2008), “Uso de Medidas de Desempenho e de Grau de Interesse para Análise de Regras Descobertas nos Classificadores”, Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.
Rocha, M. R. M. (2008) “Uso de Medidas de Desempenho e de Grau de Interesse para Análise de Regras Descobertas nos Classificadores”, Dissertação de Mestrado, Universidade Presbiteriana Mackenzie, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, São Paulo.
Santana, C.C. (2004) “Uma Ferramenta para Construção Interativa de Árvores de Classificação Usando Mapas em Árvore”, Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-graduação em Redes de Computadores, Universidade Salvador - UNIFACS, Salvador.
Silva, M. P. S (2008) “Mineração de Dados - Conceitos, Aplicações e Experimentos com Weka”, Disponível em: www.sbc.org.br/bibliotecadigital/download.php?paper=35, Acesso em Outubro.
Souza, A.N., Silva, P.S., Oltremari, A.M., Zago, M.G., Amaral, F.L., Costa Jr., P., Costa Jr., B.C., Martins, L.C., Moreira, T.D. “Desenvolvimento de um Sistema Especialista para Detecção de Pontos Potenciais de Perdas Comerciais”.
S. R. R Passini (2008) “Detecção de Fraudes em Ligações de Água, uma experiência utilizando a tecnologia de Mineração de Dados”, Disponível em: http://www.semasa.sp.gov.br/Documentos/ASSEMAE/Trab_35. Pdf. Acesso em Outubro.
Weka 3: Datamining Software in Java, In: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka.