Projeto de Análise de Crédito

Aqui seu sonho é nossa torre, o nosso norte.

Para acessar o App Clique Aqui

Esse projeto tem como o objetivo fazer a criação de um modelo que consiga prever se o cliente do TowerBank é um bom pagador ou não, assim disponibilizando crédito ou negando crédito, colocando em produção com o streamlit

TowerBank é um banco digital brasileiro atuando com cartões de crédito com operações no Brasil, sediada em São Paulo. Nascido com o propósito de ajudar todas as pessoas do mundo a alcançar seus sonhos, oferecendo serviços de qualidade e humanizados. Aqui seu sonho é nossa torre, o nosso norte, venha compartilhar seu sonho com a gente!

O projeto foi dividido em 4 partes:

• Limpeza das Bases: Link
  Remoção das colunas não utilizadas no modelo, junção das duas bases de dados, criação da variável target, remoção das linhas e limpeza das informações.
• Análise Exploratória dos Dados: Link
  
• Criação do Modelo Preditivo: Link
  Pré - processamento dos dados, divisão do conjunto de dados em dados e teste, testagem dos modelos e avaliações.
• Criação do App: Link

• df_clientes_cadastrados = Conjunto de dados que possui o cadastro dos clientes e as informações dos clientes.
  
• df_clientes_aprovados = Conjunto de dados que possui os clientes aprovados que receberam os créditos.
  
• dados_clientes_targets = Conjunto de dados criado após a limpeza das bases dos clientes aprovados e cadastrados, para a criação da máquina preditiva.
  

Kaggle: Link

Dados: Github