O documento discute a utilização de mapas de Kohonen para mineração de dados no setor financeiro, focando na classificação setorial de empresas e fundos negociados na Bovespa. Destaca as vantagens e desvantagens dessa abordagem, como a visualização bidimensional e a robustez a dados ruidosos. Conclui com sugestões para aprimoramento na definição das fronteiras entre clusters e testes de técnicas de clusterização.

1. Rio de Janeiro, 3 de Julho de 2008. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen: Uma Abordagem no Setor Financeiro

2. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen A Empresa Administradora de Investimento em Fundos e Ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa). VALE ----- ------------ ------------ PETRO ---- ------------ ------------ USIMINAS ------------ ------------ GERDAU ------------ ------------ ... ... ... ...

3. Mercados de Ações Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados. Fonte: Bovespa. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

4. Mercados de Ações Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados. Fonte: Bovespa. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

5. Mercados de Ações Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados. Fonte: Bovespa. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

6. Mercados de Ações Classificação Setorial de Empresas e Fundos Negociados. Fonte: Bovespa. ... ... Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

7. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen Problema Curva de Atividade de Clientes

8. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen Tempo de Relacionamento Data de Entrada do Cliente 1º Mês 2º Mês 3º Mês 4º Mês 5º Mês Ordens executadas por tipo de mercado Ação de Marketing Atividade Retenção Objetivo Diferenciar clientes por perfis de operação. (Clusterização)

9. Justificativa de Abordagem por Redes SOM Vantagens Fornecem uma visualização bidimensional para identificação dos clusters. Exigem menos esforço computacional. Bastante robustos na presença de dados ruidosos. Não exigem que clusters sejam previamente identificados. Não estão sujeitos a aleatoriedade de comparação de indivíduos (hierárquicos), ou inicialização dos centróides (kmeans). Desvantagens Definição de vizinhança na fase de ordenação. Definição das fronteiras entre um e outro cluster. Identificação da geometria ótima de mapa. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

10. Banco de Dados Linhas (Clientes) Colunas (Setores) - Conteúdo: % ou Concentração De Operações na Bolsa Por Setor de Investimento Tempo de Relacionamento Data de Entrada (Ano 2007) 1º Mês 2º Mês 3º Mês 4º Mês 5º Mês Ordens Executadas em Ações Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

11. Modelagem por Mapas de Kohonen Configurações Testadas 10 x 10, 15 x 10, 5 x 10, 15 x 15, 13 x 8. Escolhido = 13 x 8. Fase de Ordenação Nc(0) = 4. Ciclo de atualizações = 1.000 iterações. Alfa = 0,5. Fase de Ajuste Fino. Nc(0) = 1. Ciclo de atualizações = 50.000 iterações. Alfa = 0,01. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

12. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

13. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

14. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

15. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

16. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

17. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

18. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

19. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

20. Mapa de Kohonen: 13 X 8 Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

21. Distribuição de Clientes Por Clusters Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

22. Caracterização dos Centróides Média de Concentração de Ordens Executadas Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

23. Caracterização dos Centróides Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

24. Caracterização dos Centróides Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

25. Conclusões e Próximos Passos Heurística para determinação das fronteiras entre clusters. Teste de algumas técnicas de clusterização nos próprios neurônios. Mineração de Dados com Mapas de Kohonen

26. Obrigado pela Atenção! Anderson Guimarães de Pinho