Análise de Crédito Suspeitas

Objetivo

Esse projeto foi feito como parte de estudos para análise de dados usando Python e bibliotecas especificas a análise. Nesse caso foi usado o dataset do Kagle como dados para teste, com dados de usuarios anonimos, valores(float) na conta, idade do usuário,emprestimo solicitado e efetivação do emprestimo.

Rodando o projeto

Para inicializar o projeto, você precisa que todas as libs necessárias sejam devidamente instaladas, para isso você pode, dentro da pasta que clonou o projeto, instalar todas com o código :

pip install -r requirements.txt

Feito isso, você pode inicializar com o Python :

python3 credito.py

Se o projeto fez tudo corretamente, ele deve apresentar uma lista de suspeitos de maneira espaçada, porém é importante que você analise todos os dados que não consigo expor no terminal. Pra isso veja o código e rode dentro de uma ide pronta pra isso, como o Jupyter ou Spyder.

Último mapa feito pelo código

Os nós que mais se aproximam do limite de 1 se agrupam aos que estão no mesmo limite, assim como os que tendem a 0. Assim se separam os nós, e se identificam os usuários mais suspeitos

Requisitos

• Python 3.5.x +
• TensorFlow 1.10.0
• Numpy 1.15.0
• Keras 2.2.2
• Matplotlib 2.2.2