Segmentação dos municípios da região nordeste brasil.

999 palavras 4 páginas
Segmentação dos municípios da região Nordeste do Brasil utilizando uma árvore de decisão
Marcos S. Oliveira, Clarckson M. A. do N. Júnior,
Departamento de Estatística e Ciências Atuariais, Universidade Federal de Sergipe Av. Marechal Rondon s/n, Rosa Elze, 49100-000, São Cristóvão-SE E-mail: marcos.se@uol.com.br, clarcksonjr@yahoo.com.br

Neilson S. Lopes
Gerência de Risco, Serviços Financeiros, Cencosud Brasil Rod. BR 235, s/n, km 4, Sobrado, 49160-000, Nossa Senhora do Socorro-SE E-mail: neilson@klopes.com.br

Palavras-chaves: Qui-quadrado, segmentação de municípios, Árvore de decisão. Resumo: Este estudo utiliza a técnica árvore de decisão, construída através de um algoritmo baseado no teste Qui-quadrado com o intuito de detectar de forma automática a interação de variáveis, e gerar um modelo que classifica os municípios da região Nordeste do Brasil. Utilizando o SPSS, versão 18 demo, o seu método de CHAID para desenvolvimento de árvores de decisão. Os resultados foram satisfatórios para utilização da árvore de decisão em processos de segmentação dos municípios.

1. Introdução
O Brasil está vivendo um início de uma era de prosperidade neste século XXI, e a Região Nordeste participa ativamente com perspectivas acima da realizada pelo país. Desde a agricultura à indústria essa região vem sendo foco de investidores nacionais e estrangeiros por encontrar a disponibilidade de mercado para atuação, como também retornos econômicos e financeiros bem convidativos. Para que haja um desenvolvimento regional completo o mesmo deveria ocorrer uniformemente por todos os municípios, mas na prática essa situação não acontece dessa forma. Assim, surge a necessidade do controle e gerenciamento eficaz do diversos níveis de progresso locais através de ferramentas econométricas e estatísticas. Neste trabalho, propomos uma segmentação de municípios da região Nordeste do Brasil, elaborada pela técnica árvore de decisão feita através do teste do Qui-quadrado. A árvore de

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