Ordenação de Algoritmos para Modelagem Preditiva de Churn: Analisando o Problema a Partir dos Métodos Sapevo-M e Vikor / Ordering Algorithms for Customer Churn Predictive Modeling: Analyzing the Problem Using Sapevo-M and Vikor Methods

Antonio Carlos Silva Júnior; Isaque David Pereira de Almeida; Marcos dos Santos; Renato Santiago Quintal

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> Or*enação de Algoritmos para Model*g*m Prediti*a d* Churn: **alisando o Pro**ema a Partir </line>

<line> *os Métodos S*pevo-* e *ikor </line>

<line> Orde*ing Algorith** for C*stomer Ch*rn P*edict*v* Modeli*g: Analyzing the Prob*em *sing </line>

<line> Sapevo-M an* **kor Metho*s </line>

</par>

<par>

<line> Antônio Carlo* Silva Jún*or </line>

<line> Graduado *m Análise e Desen*ol*imento de Siste*as pela Un*ve*sidade P**lista </line>

<line> A*ua *o planejame*t* *e demand* e possui interes*e *m modelag*m preditiva * prescritiva. </line>

<line> E-mai*: acs*unior@ufpr.br </line>

<line> *saq*e D*vid P*reira de A*me*d* </line>

<line> Mestrado *m En*enharia de Pro*ução pela Universidade Federa* Fluminense </line>

<line> Gra*u*d* e* Ci*ncia* Nav**s pela Escola Nav*l, *o Rio *e Janeiro </line>

<line> E-*ail: isaq**.m*strado@gmail.com </line>

<line> Marcos *os San*o* </line>

<line> Pós-douto**d*s em *iências * Tecnologi** Espacia*s pelo I*A e Engenh*ria d* Produção *ela UFF </line>

<line> D*utor e* Engenhar** de Produç*o pela Univers*dad* F*deral Fluminense </line>

<line> E-m*i*: marcos*ossant**_douto*ado_uff@yahoo.com.br </line>

<line> Re*ato Sa**iago Quintal </line>

<line> Doutor em Am*iente e D*senvolvimento pela Univ*rsida*e *o Vale do T*quari (PPG*D/Un*v*tes) </line>

<line> *rofessor do M*gistério Superior da *scola Nav*l (EN) </line>

<line> *-m*il: rsa*tiago79@hotmail.com </line>

</par>

<par>

<row> *ndereço: An*ôn** Carlos *ilva J*nior </row>

<row> R. *a*io Sa*tos Braga, 30 - Centr*, Nit*rói - RJ, 24020- </row>

<row> 140. *rasil. </row>

<row> Endereço: I*a**e D*vid Perei*a de Almeida </row>

<row> *. Mar*o Santos Bra*a, 30 - Centro, *iterói - RJ, 24020- </row>

<row> 140. Brasil. </row>

</column>

<row> Ed*to*-Ch*fe: Dr. Tonny Kerley de Alencar </row>

<row> *odrig*es </row>

<row> A*tigo recebido em 01/04/2021. *ltima vers*o </row>

<row> re*ebida em 1*/04/2021. Aprovado em 15/04/2021. </row>

</column>

</par>

<par>

<row> E*dereço: Ma**os dos Santos </row>

<row> R. Mario Santos Br*g*, *0 - C*ntro, Nit**ói - R*, 24*2*- </row>

<row> *40. Brasil. </row>

<row> *ndere*o: Renato *antiago Qui*t*l </row>

<row> R. Mari* Santos Braga, 30 - Centro, Ni*e*ó* - RJ, 24020- </row>

<row> 140. *rasil. </row>

</column>

<row> Avaliado *e** s*s**ma Triple Rev*ew: Desk Review a) </row>

<row> pe*o E*itor-*hefe; e b) D*uble Blin* Review </row>

<row> (*valiação cega por dois avaliadores da **ea). </row>

<row> Revisão: Gram*tical, Normativa e de Form*t*ção </row>

</column>

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<line> A. C. Si*va Júnior, *. D. *. A*meida, M. Santos, R. S. Quintal </line>

</par>

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<line> Mod*l*gem preditiva para c*assifi*a*ão de churn (abandono de cl*ent*) é uma práti*a c*mum </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> e*colher o cl*s**ficado* adequ*do pode **r *ma tarefa </line>

<line> á*dua, dadas as particulari*ades </line>

</par>

<par>

<line> cada empresa a variedade de *lgoritmos disponíveis. Por*anto, a proposta deste artigo é e </line>

</par>

<par>

<line> e*colha *e um algoritmo para mo*elagem pr*dit*va de c*u*n em u*a startup brasileira. O </line>

<line> **oce*so decisór*o fez uso do mé*odo SAPEVO-M para obter os pesos dos cri**rios e definir </line>

</par>

<par>

<line> uma *edida de interpreta*ilida*e para os </line>

<line> algoritm*s avaliados, e o método VIKOR fo* </line>

</par>

<par>

<line> utiliz*do p*ra avaliar as alternat*vas. Apó* a aplicaçã* dos </line>

<line> método*, os cl*ssif*cador*s </line>

</par>

<par>

<line> treinados com </line>

<line> os algo*itmos SVM (kernel ra*ia*) e Regressão L*gística foram consi*erados </line>

</par>

<par>

<line> os ma*s adequados pa*a o modelo de ne*ócio da empresa em q**stão. </line>

<line> Palavra*-chave: SAPEVO-*; VIKOR. Tomada de Decis*o. *odela*e* Preditiva. Churn. </line>

<line> Predi*tive modeling for *ust*m** churn classifi*ation *s a common *ractic* among companies </line>

<line> from d*ff*r*nt s*ctors, how*ver even though i* is * wide*y explored s*bj*ct, ch*osing a </line>

</par>

<par>

<line> s*it*ble classifier **y be a dif**cult task, give* t*e particul*rit*es ** </line>

<line> each company and *h* </line>

</par>

<par>

<line> variety of available alg*rithms. Ther*fore, the </line>

<line> purp*se of thi* article is *o c*oic* of </line>

</par>

<par>

<line> a*gorithm for c*stome* churn predictive m*deli*g i* a Br*zilian star*up. The d*cisi*n-*aking </line>

</par>

<par>

<line> proce*s *se* t*e SAP*VO-M metho* to obtain *he weig*ts of crit*ria and to define </line>

</par>

<par>

<line> int*rpretabil*ty measu*e for the evaluated alg**ithms, </line>

<line> and th* VIKOR me*hod was used to </line>

</par>

<par>

<line> evaluate the alterna*ives. After *pplyi** th* methods, the cl*ssifie** *raine* with SVM (*adial </line>

<line> kernel) and L*gist*c *egress*o* al*ori*hms w*r* considered the most suitable fo* the business </line>

<line> m**el of the company *n question. </line>

<line> K*ywo*ds: SAP**O-*; VIKOR. Toma*a de Decis*o. Modelagem Pre*it*va. Churn. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. *8, n. 5, *rt. 8, p. 12*-145, mai. 2021 </line>

<line> *ww4.fsanet.**m.br/rev*sta </line>

</par>

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<line> Orde*ação d* Algoritmos para Modelagem Pre*itiva ** Churn: Anali*ando o *r***e*a </line>

</par>

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<line> 1 I*T*ODUÇÃ* </line>

</par>

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<line> Investir em *str*té**as para ret*nção de clientes é uma prática c*mu* en*re empresas </line>

</par>

<par>

<line> dos mais variado* setores. De a*ordo </line>

<line> com Hennig-Thura* (2*04), * rel*cionament* </line>

</par>

<par>

<line> du*ado*r* *om clientes é </line>

<line> f*n*amental para a sobre*ivência </line>

<line> econômica d* um* e*presa d* </line>

</par>

<par>

<line> ser*iços, uma v** qu* o *usto para a*q*irir novos client*s co***** ser mai* alto, dependendo </line>

<line> da com*etitividade do mercado. Para Pfeifer (2**5), mesmo não **v*ndo um a*ordo com </line>

<line> *el*ção * r**ão dos *u*tos par* *tração e re*enção de clientes, há u* consenso g**al *u*nto *o </line>

<line> investimento de *tenção e d*nhei*o na retençã* *e clientes. </line>

</par>

<par>

<line> I*entificar a*tecipadam*nte *ua*s *li*ntes podem aban**n*r a </line>

<line> empresa </line>

</par>

<par>

<line> fundam*ntal *ara *levar a *axa d* *e*enção e, par* * obten**o de tal informação, m*delos </line>

<line> p*ed*tivos são *omumente utili*ados. Segun*o Kuhn e John*o* (20*3), mo*elagem p*edit*va </line>

<line> é o process* *e **iação d* um modelo matemát*co par* ten*ar prever u* resul*a*o, p**endo </line>

<line> *sta técnica ser aplic*da e* diversas área*. </line>

<line> A *red*ção d* *bandono de *lient**, tamb** conheci*a *om* p*edição de churn, tem </line>

</par>

<par>

<line> s*do um assunto vas**m*nte </line>

<line> e*pl*rad* no* últimos ano*, no *nt*nto, di*nte *** </line>

</par>

<par>

<line> particu*aridades d* cad* </line>

<line> empresa e da quantidade de métodos existentes, </line>

</par>

<par>

<line> algoritmo para resolve* o problema em questão *ode ser uma tarefa bas*ante dem*rada, já que </line>

</par>

<par>

<line> as comp*ra**es norm*l*ente s*o reali*adas de f*rm* m*n*al at*avés </line>

</par>

<par>

<line> av*liação. </line>

</par>

<par>

<line> Segundo H*ssin e Sulaima* (2015), ** métr**a* de a**liação *ã* o ponto *have para a </line>

<line> escol*a d* alg*ri*mo id*al *, de acordo com Kumar (2012), não exis*e um **g*ritmo que seja </line>

</par>

<par>

<line> i*e*l em todos ** cenários, portan*o, </line>

<line> entende-se *ue a escolha do m**hor alg*ri*m* é um </line>

</par>

<par>

<line> p*nto crí*ic* d*rante o *esenvolvimento d* soluçã*, </line>

<line> *ma vez q** uma e*colha inad*q*ada </line>

</par>

<par>

<line> pode*á acarreta* resultad*s i*desejado*. </line>

</par>

<par>

<line> Com base *os da*o* d* uma star*up brasile*ro qu* comercializa uma plataforma *igital </line>

</par>

<par>

<line> para *en*as o*-lin*, os autore* deste </line>

<line> *rtig* propõem um estudo para definir, ent*e *s </line>

</par>

<par>

<line> algoritmos *om melhor desemp*nho, qu** o mod*lo de classific*ção *inári* *deal para realiza* </line>

<line> a pr*dição d* *hurn. </line>

<line> A melho* forma para * escolha de um m*d*lo preditiv* de c*u**, para est* trabalho ao </line>

</par>

<par>

<line> ver do* autores, fo* a uti*iz*ção *os métodos VI*OR e **PEV*-M, uma vez que, par* </line>

</par>

<par>

<line> apoio * toma*a de de*i**o, foram levantadas algumas alternativas e *ritérios, *endo </line>

</par>

<par>

<line> ne*essi*ade de uti*i*açã* de dados q*alitat*vo* e qua**ita*ivos. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eres*na **, v. 18, n. 5, *r*. 8, p. 129-145, *ai. *021 www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

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<line> A. C. Silva Júnior, *. *. P. *lmeida, M. S*n*os, R. S. *uintal </line>

</par>

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<line> 2 ESTRUT*RAÇÃO DO PROB*EMA </line>

</par>

<par>

<line> S*m*n (19**) d*fine um problem* *al *strutura** c*mo *m *roblema *uja </line>

</par>

<par>

<line> *o*pos*ção, e* algum as*ecto, c*rece de definição. Seg*indo </line>

<line> um pensam*nto pare*ido, </line>

</par>

<par>

<line> Kitchner (*983) relac*ona um pr*blema m** estruturado co* a ex*stência de *vidências </line>

</par>

<par>

<line> opin*ões conflit*ntes q** podem levá-lo a múltiplas soluções. </line>

</par>

<par>

<line> Os métodos de estrut**ação *e pr*ble*as (PSM - Problem Structuring M*thods) </line>

</par>

<par>

<line> uma das etapas do processo de tomada *e de*is*o qu* tem *omo obje*ivo organizar as**ntos, </line>

</par>

<par>

<line> ***stões e/*u </line>

<line> dilemas par* *s q*ais se busca* proposiçõe* de decisões, ini*ialmente; e não </line>

</par>

<par>

<line> r*solvê-los a *rior*. Uma das princi*ais carac*erí*ticas dos PS* a particip*ção dos envolvi*os </line>

</par>

<par>

<line> (stake*old*rs) no processo de inv*stigaç*o d* *it*ação-pr*bl*ma e na defini*ão d*s ações </line>

</par>

<par>

<line> serem real**adas para melhorá-la. * fi*osofia por trás dos PSM a*sume q*e cada st*ke*older </line>

<line> tem uma p*rc*pção particular da situação-pro*lema, e *ssa *e*cepç** varia *e *co*do com os </line>

<line> int**esses, visões de mundo * ex*eriências de vida de c*d* um (BANDEIRA et al., 2018). </line>

<line> **g*n*o Bandeir* *t al. (20*8) , existe um pro*ós*to para a *tilização *esse* métodos </line>

<line> que é diminuir ao máximo as incertezas, os confl*to* e a co*plexi*a*e. De uma f*rm* geral o </line>

<line> objetivo d* PSM é or**nar todo um conte*t*, mesmo *ue complexo, c*m o propósi*o de </line>

<line> ap*esentar * problema àqueles *ue i*ã* de*idir. Para Mi*g*rs e Rose*head (2004), todo PSM </line>

</par>

<par>

<line> forma </line>

<line> distinta de *pr*sen*ar * </line>

<line> situação, p*rmitindo * escl*recimento aos </line>

</par>

<par>

<line> partic*pan*es, assim como auxil*an*o no direc*on*mento de uma possível solu*ão. </line>

<line> De a*ordo com Mingers e Rosenhead (2004), u* dos métodos qu* c*mp*em o PSM </line>

</par>

<par>

<line> mais util*za*o em diver*as </line>

<line> *reas de aplica*ão é a **t**ologia de Sistemas Suaves (S*M - </line>

</par>

<par>

<line> Soft Systems M*thodology). Através do redesenh* do *istema, c*da participante, </line>

<line> dentro das </line>

</par>

<par>

<line> suas *xperiê*cia* e visõe* *o mu*do, const*ó* modelo* co*cei*uais e idei*s, possi*i*it*ndo *s </line>

</par>

<par>

<line> comparações </line>

<line> percepções d* sistema existente, tendo c*m* </line>

</par>

<par>

<line> *esej*veis e vi*veis. Seg*n*o Abuabara et al.(2019), a figura ric* é u*a *err*menta simplóri* </line>

</par>

<par>

<line> da SSM voltad* </line>

<line> *ro*uzi* dis**ss*es sobre </line>

<line> o* pon*os principais que c*da participante </line>

</par>

<par>

<line> obteve ** problema. *ara Checkland (*999), * **gura ric* de*e ser produzida sem *uxílio *e </line>

<line> recursos *omp*tac*on*is e sem *orma* estruturadas, pos*ibilitando a real ex*ressão *e tudo * </line>

<line> quanto fora entendid* pelos participantes, a fim de *emonstra* o entendimento do *roblema. </line>

<line> Para *sso *ão n*ces*árias duas **apas: </line>

<line> Pesquisa* um problema sem estrutu*a; e </line>

<line> Confecc**nar *ma figur* rica, a fim d* ex*ressá-l*. </line>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. 18, n. 5, art. 8, p. *29-145, mai. 2021 w*w4.fsa*e*.*om.*r/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> **denação de Algor*tmo* *ara Modelagem Preditiva de Churn: Ana*isando o Problema </line>

</par>

<par>

<line> Com a inten*ão de explo*ar uma situaç*o *roblemát*ca ma* *strut*r*da, os a*tores, </line>

<line> através da técnic* d* b****stor*, demonstraram o que *ompree*de*am sem a interposiç*o de </line>

</par>

<par>

<line> i*e*as contrárias ao que fora *pr*sentado *or </line>

<line> **da i*tegrante e expressarem * ente*d*mento </line>

</par>

<par>

<line> através dos asp*ctos p*inci*ais do probl*m*, fo* *onfe*cio*ada uma figura rica </line>

</par>

<par>

<line> Figura 1. </line>

</par>

<par>

<line> A fi*ura r*ca exibe algu*as opç*es de algoritm** pa*a análise pred*tiva que podem s*r </line>

</par>

<par>

<line> utilizados para </line>

<line> classifi*ar a b**e de clientes, a fim de identif*c*r qu*is del*s podem ou </line>

</par>

<par>

<line> abandonar * </line>

<line> serviço c*ntratado, em </line>

<line> outras **lavras, par* realizar a predição do churn. A </line>

</par>

<par>

<line> figura *ambém exibe algumas métri*as para comparação dos m*delos preditivos, </line>

</par>

<par>

<line> i*clusi*e podem ser in*l*e***ada* pel*s caract*rísticas dos dados, tais </line>

</par>

<par>

<line> desbalanceamento *a v*riável resposta e a exi*tê*cia de valores atípicos (outl**rs). Outr* </line>

<line> ***t* repre*e*tad* é o custo comp**acional d* cada al*oritmo. </line>

<line> *ig*ra 1 - Necessida*e de um modelo preditivo </line>

</par>

<par>

<line> Após anális* da figur* r*ca for*m estabelecido* quatro critérios: Sensibilidade, </line>

<line> Esp*cifi*idad*, Efici*nci* e Interpret*bilidad*. A S*nsibilidade e a Espe*ificidade foram </line>

<line> escolhi*as p** serem métri*as q*e pos*ib*l*t*m ao* d*cisores anal*sar individu**mente *s </line>

<line> cl**sificações *ositivas (*etecção do chur*) e negat*vas, al*m de serem comumente utiliz*d** </line>

<line> Rev. FSA, Te*esina *I, v. 18, n. 5, a*t. 8, p. 1*9-*45, mai. 2021 www4.fsanet.com.br/*ev***a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. C. Silva Júnior, I. D. P. *lmeida, M. Santos, R. S. Qu*n*al </line>

</par>

<par>

<line> pa*a avali*ção de *o**lo* de class*ficaçã* binária. Já a E*iciê***a e a Int*rpretabilidade </line>

<line> fo*am selec*onadas com base *a opin*ã* *e profissionais *om vas*a *xperiência em </line>

<line> m*delage* preditiv* e estratégias de r*tenção de clientes. </line>

<line> Experim*ntos individuais foram rea*izados com dive*sos alg*ritmos *tra*és do </line>

</par>

<par>

<line> software *, </line>

<line> versões mais *d*quadas *ara o *eg*cio e, após a </line>

</par>

<par>

<line> análi*e dos critérios e el*minaç*o dos mod*lo* que claramente aprese*taram pé*simo* </line>

</par>

<par>

<line> r*sultado*, resta*am a* seguintes alternativ*s: *rv*re </line>

</par>

<par>

<line> Random Forest, Regressã* Lo*ística e SVM (*e*nel r*dial). </line>

<line> 2.1 *pr*sen*ação dos critérios </line>

<line> *s critérios escol*idos para a esc*lha do classific*dor binário fo*a*: </line>

<line> a) Sensibilidad*: A matriz de c*nfu*ão (quadro 1) * cons**uída através do cruzamen*o </line>

</par>

<par>

<line> dos valor*s pred**os pe*o modelo e os </line>

<line> va*ores observad*s, produzindo em sua diagonal </line>

</par>

<par>

<row> prin*ipal o número de *etecções corretas e, na diagonal secundária, o **mer* *e detecções </row>

<row> incorreta*. </row>

<row> Qu**ro 1 - M*triz de confusão </row>

</column>

<par>

<line> OBSERVADO (+) </line>

<line> OBSERVADO (-) </line>

</par>

<par>

<line> Predito (+) </line>

<line> Verdadeiro positivo (*N) </line>

<line> F*l*o po*itivo (FP) </line>

</par>

<par>

<line> Predi*o (-) </line>

<line> Verdadeiro negativo (VN) </line>

</par>

<row> Fonte: Os *utores </row>

<row> A sensibilidade pode s*r defi*i*a *omo a taxa d* de*eção correta entre *s clientes q** </row>

</column>

</par>

<par>

<line> abandon*r*m a empresa. *egun** Verbeke, Dejaeger, Ma*t*ns, Hur e Baesens (2012), é </line>

</par>

<par>

<line> pr*por*ão dos exemplos positivos *redi*os como *ositiv* pelo modelo, e é calculada através </line>

<line> da equação 1: </line>

<line> b) Especificidade: Pode *er definida como a t*xa de de*ec*ão cor*e** en*re o* clientes </line>

<line> que não abandonaram a em*resa. *e acordo co* Ver*ek* e* al. (2012) é a proporção dos </line>

</par>

<par>

<line> exem*los *e*at*vos c**ss*ficados como *egat**o pelo m*delo e é c*lc*lada a*ravés </line>

</par>

<par>

<line> equação 2: </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Rev. *S*, *eresina, v. 18, n. 5, ar*. 8, p. 1*9-145, mai. 20*1 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O*de*ação de Algoritmos par* Modelage* Preditiva *e Churn: Analisando o Problema </line>

</par>

<par>

<line> c) Ef*ciênc*a: É o *empo necessá**o para re*liz*r o treino do al*oritmo. Diante d* </line>

<line> existência d* fatore* não cont**lados cap*zes de influenciar o *empo *a e*e*ução *o </line>

<line> a*goritmo, a eficiên*ia foi c**cula*a extra**do a média aritm*ti*a do *em*o, em s*gun*os, d* </line>

<line> cinquent* exe*uções. </line>

<line> d) Interp*eta*ilidade: É a cap*ci*ade do algoritm* de fornec*r uma respost* </line>

</par>

<par>

<line> i*terpretável. D* </line>

<line> acordo com Martens, *anthi*nen, Verbeke e Ba*sens (2011) e Miller </line>

</par>

<par>

<line> (20**), a inter*reta**lidade é o q*ão be* o us*ário é *apaz de com*ree*der * lógica por trás </line>

<line> da pr*d*ção *o mo**lo e s*gu*do V*rbeke et al. (*012), *m clas**ficad*r interpret*vel to*na </line>

<line> po*s**el a extração de i***rmaç*es import**tes do mode*o para apoiar o dese*volvi*en*o *e </line>

<line> estra*é**as e campa*has de ret*nção dos cl*entes. </line>

<line> 2.2 Apresentação das al*ernat*vas </line>

<line> Os alg**itmos *sc*lhidos para compor *s alt*rnat*vas da anális* mu*ticritério foram: </line>

<line> *) baseado em árvore: **vore de Decisão (CAR*); </line>

<line> b) linear / *nális* discrimi*ante: Regressão *ogística e LDA; e </line>

<line> *) *ão lineares / en*embl*: K**, SVM (*e*n** rad*al) e ***dom Forest. </line>

<line> 3 REFE*ENCIAL TEÓRICO DOS MÉTO**S </line>

<line> Foram utiliza*os dois métod*s, SAPEVO-M * VIKOR, c*mo uma ferra*enta híbrida </line>

<line> para apoio à *omada de deci**o. </line>

<line> 3.1 O método SAPEVO-M </line>

<line> Te*xeira et al. (2019) apresent*ram * *étodo S*PEVO-M (Simple Aggreg*tion of </line>

</par>

<par>

<line> Preferences Exp*essed </line>

<line> by Ordina* Vec*ors - Mul*i Decision Make*s) **e represent* um </line>

</par>

<par>

<line> aprimoramento da v*rsão original do SAPEVO, gerado inicialmente por *o*es, Mury </line>

</par>

<par>

<line> Gomes (1*97). Esta trans**r*aç*o pos**bilitou a aplicação d* mú*tiplos decisores. </line>

</par>

<par>

<line> O sistem* Sape*oWeb foi des*nvolvi*o * partir de uma parceria entre o *or*o técnico </line>

<line> do C*nt*o *e Análise *e Sistemas Na**is (CAS**V), *m grupo de pes*uisa do Programa de </line>

<line> Pós-Gr*d*açã* em Eng**haria de Produção da Universid*de F*deral *lumi*ense (U**) e *m </line>

<line> grupo de pesquisa do Programa de Pós-G*a*uação em E*genha*i* de Siste*a* e Computa*ão </line>

</par>

<par>

<line> do Instit*to Milita* de Engenh*ria (IME). O código do Sap*voW** **i desenv*lvido </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Te*es*na PI, v. 18, n. 5, art. 8, p. 129-1*5, mai. 2**1 www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. *. Silva Júnior, I. D. P. Almeida, *. *antos, R. *. Quinta* </line>

</par>

<par>

<line> l*nguagem Pyth*n, pelo us* do fra*e*or* D*ango, HTM* (*EIXEIRA et al., 20*9). O * </line>

<line> program* possibilita a inclusão de um *ran*e núme*o *e d*cisores, critéri*s * alternati*as </line>

<line> utilizand* *e valor*s qualit***vos e pode ser *c**sad* *m ww*.sapevoweb.com. </line>

<line> 3.2 * mé*odo VIKOR </line>

<line> O m*todo ViseKrit*rijumska Optimizacija i K**promis*o *ese*je (*IKOR) foi </line>

<line> desenvolvido como u* método de programação de compro*i*so, com o ob*etivo de </line>

<line> de*erminar um ran*ing com peso* *e um conjunto de *lternativas (Duc*st*in & Op*icovic, </line>

</par>

<par>

<line> 1º passo: Através d* e*uação 3, com </line>

</par>

<par>

<line> normalizar a matri* de dec*são. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> 2º passo: D*v*-*e determinar o *el*or ( </line>

<line> ) apre*entado p*las </line>

</par>

<par>

<line> altern*tivas e* *ada *r*tério. Se o cri*éri* fo* de lucro, considera-** as equações </line>

</par>

<par>

<line> , caso *ontrário, as equa*ões </line>

</par>

<par>

<line> devem se* consid*ra*as, com </line>

</par>

<par>

<line> 3º pa*so: De*e-se calcular o gr*po *e utilidades ( ) e o arrependime*to indi*idual </line>

</par>

<par>

<line> ( ), através das equações 4 5, respectivamen*e, o*de * </line>

</par>

<par>

<line> corresponde ao peso de cada critério. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teresin*, v. 18, n. 5, a**. 8, p. 129-145, mai. 2021 </line>

<line> www4.fsa*et.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O*d*naçã* de *lgoritmo* para Mo*elagem Predi*i*a de Churn: **alis*ndo o Probl*ma </line>

</par>

<par>

<line> 4º p*s*o: Deve-*e ca*cular o índice de *ada altern*tiva ( ) atravé* da e*uação 6, com </line>

</par>

<par>

<line> e sendo </line>

</par>

<par>

<line> estrat*gia, *orrespondendo ao valor de 0,5. </line>

</par>

<par>

<line> 5º passo: Deve-se *ealizar 3 *l*ssifica*õ*s decres*entes das alt*rnativas, s**do </line>

</par>

<par>

<line> os va*o*es co*siderados em *ada um dos ran*ings. </line>

</par>

<par>

<line> 6º p*sso: Inicia-se a verificação *as condições de es*abi*id*de C1 e C2. </line>

</par>

<par>

<line> C1 (vantagem *ceitáv*l): </line>

</par>

<par>

<line> alternativas com o menor s* o *eg*ndo meno* valor de </line>

<line> , respectivame*te, e </line>

</par>

<par>

<line> nú*e*o de alternat*va*; e </line>

</par>

<par>

<line> C2 (esta*ilidad* *ceitáve* n* tomada de de*isão): </line>

<line> deve estar melho* *lassificad* em </line>

</par>

<par>

<line> Em segui*a, é pro*ost* um conjunto de soluções de *o*promi*so c*m base na análi*e </line>

<line> da* condições de *stabi**dad*. </line>

</par>

<par>

<line> ww*4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. C. Silva Júnior, I. D. P. Al*eida, *. Sa*tos, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> Soluç*o I: Se C1 *ão f*r s*tisfeita, são seleci*nadas *s alternativas </line>

</par>

<par>

<line> sendo determinada por ; </line>

</par>

<par>

<line> S*lução II: Se C2 não for satisfeit*, são s**ecionadas as alternativas e </line>

</par>

<par>

<line> S*lução III: Se C1 e C2 forem satisfeitas, é selecionada * alternativa c*m o men*r </line>

<line> * *PL*CAÇ** DO MÉTOD* SAPEVO-M </line>

<line> N* primeira etapa do problema foi aplicado o método SAPEVO-M *ara obtenção **s </line>

<line> pes*s dos critério* e, em seguida, para se obter os valor*s do cr**ério Inter*reta*ilida**, por </line>

<line> m*io do software Sape*oWeb (TEIXEIR* et al.,2020). </line>

<line> 4.1 Inclusão dos deci***es, alternat**as e critérios </line>

<line> Tanto para o*t*nção d*s pesos d*s c*itérios como para estab*lecer os valores do </line>

<line> critério Inte*pretabil*dade, * *plicação do SAP*VO-M foi constituída em três part*s. A </line>

<line> primeir* foi a inclusão dos d*cisores (figura *). </line>

<line> Fi**ra 2 - Tela de inc*usão dos decisores na *lataf*rma S*pevoW*b </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, T*resina, v. 18, n. 5, art. 8, p. 12*-145, mai. 2021 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/*ev*sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Ordenaç*o de Alg*ritmos para Modelag*m P**ditiva de *hu*n: Analisan*o o Pro*lema </line>

</par>

<par>

<line> Na sequência a inc*u*ão *os alg*ri*mos como alt*rnativa (figura 3). </line>

</par>

<par>

<line> F**ura * - T*la de inclu*ão d*s alternati*as na plataforma Sape*oWe* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os auto*es. </line>

<line> E, po* f*m, a inclusão dos crité*ios (*igura 4). A aplicação para obten*ão do* va*ores </line>

<line> da i*terpretabi*idade conside*ou, *a pl*taforma, ca*a a*g*ritm* como critério. </line>

<line> Figura 4 - Tela d* in*lus*o dos *r*térios *a plataform* SapevoWe* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os *u*ores </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, *eresina PI, v. 18, *. 5, art. 8, p. 129-145, mai. 2*21 </line>

<line> www4.fsa*et.c**.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. C. Silva Júnio*, I. D. P. Alme**a, M. Santos, *. S. *ui*tal </line>

</par>

<par>

<line> *.2 *val*ação dos critér*os </line>

</par>

<par>

<line> Uma vez realizada a inclusão dos dec*sor*s, alternativas e crité***s, co*be ao* </line>

<line> especialistas * s*ak*holders, cadastrados como decisores, a avalia*ã* comparativa de cada </line>

<line> critér*o (figura 5). </line>

<line> Fi*ura 5 - *ela *e avaliação dos critério* na pla*afor*a Sapevo*eb </line>

</par>

<par>

<row> Fon*e: Os autore* </row>

<row> 4.3 O**ençã* dos pes*s *os *r*tério* e da m*dida *e interpretabilidade </row>

<row> **licad* o *étodo SAPEVO-*, conform* os itens 4.1 e *.2, a relação *os pesos dos </row>

<row> critérios e os *alores *o cr*tério In*erpre*ab*lidade fo*am estabelecid*s, conforme as tabelas </row>

<row> *e 3, re*pectiv*mente. </row>

<row> Tabela 1 - R*lação dos pesos dos crité*ios </row>

</column>

<par>

</par>

<par>

<line> S*nsibilidade </line>

</par>

<par>

<line> Especificidade </line>

</par>

<par>

<line> Eficiên*ia </line>

</par>

<par>

<line> *nterpretabilidade </line>

</par>

<row> Fonte: Os auto*es. </row>

<row> Rev. FSA, Teresina, v. 18, n. 5, art. 8, p. 129-145, mai. 2*21 www4.fsa**t.com.br/revist* </row>

</column>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Or**nação de Algorit*os para Modela*e* Pr*di**va *e Chu*n: An*lis*ndo o Pr*blem* </line>

</par>

<par>

<line> Tabela * - M*di*a de interpret*bi*ida*e dos algorit*os </line>

</par>

<par>

<line> ALTERNATIVA </line>

<line> INTERPRE*ABILIDADE </line>

</par>

<par>

<line> Á*vore d* Decisão (CAR*) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Ran*o* Forest </line>

</par>

<par>

<line> Regres*ã* Logíst*ca </line>

</par>

<par>

<line> S*M (kernel r*dial) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> A aplicação </line>

<line> do *oftware SapevoWe* (TEIXEIRA et a*., 2020) tr*z como resu**ado </line>

</par>

<par>

<line> uma ordenação, em valor*s, das *lter*ativa* e/ou c*itérios fazendo co* q*e haja uma </line>

<line> inf**mação adic*on*l, auxiliando *ssi* o* tom**ores d* decisão. Como Exemplo, sabe-se </line>

<line> que, *m relação aos *esos, o *r*t*rio sensibilid*de (5,**67) *oi considerado aproximadament* </line>

<line> cinco vezes mais *mportante que o **itéri* especifici*ad* (1,1821). </line>

<line> 5 APLICA*ÃO DO *ÉTODO V*KOR </line>

</par>

<par>

<row> Na segunda et*pa *o problema foi *tili**do o *étodo VI*OR para ob*er </row>

<row> cl**sif*cação dos algor*tmos e a verifi**ção das con*ições de estabilidade. A aplic*ção </row>

<row> re*li*ada a*ravés do so*twa*e Microsoft *xcel, com os c*lculos verificad*s atravé* </row>

<row> softw*re **KOR, (ONLINEOUTPU*, 20**). </row>

<row> 5.1 Ob*enção da matri* *e decisão </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Aplicados os vetor*s de pe*os (tabel* 1), os valores *a Interpr*tabilida*e (tabela 2) e </line>

<line> o* valo*es *btid*s atrav*s da* *imu*a*õe* de cada al*ori*mo no softwar* R, foi obtida a matriz </line>

</par>

<par>

<line> de decisão (quadro 2). E* segu*da foram determinados os valo*es d* </line>

</par>

<par>

<line> correspon*em ao melhor e pior valor de cada critério, respectivamente, c*nforme desc*eve o </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina PI, v. 1*, n. 5, art. *, *. 129-14*, mai. 20*1 </line>

<line> www*.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. C. Si*va Jú*ior, I. D. P. A**eida, M. Santos, R. S. Quint*l </line>

</par>

<par>

<line> *uadro 2 - Mat*iz *e decisão com os pesos *os critérios </line>

</par>

<par>

<line> LUCRO </line>

<line> CUSTO </line>

</par>

<par>

<line> PESOS </line>

<line> SENSIBI*IDADE </line>

<line> ESPECI**CIDADE </line>

<line> EFICIÊNCIA </line>

<line> INTERP**TAB*LIDA DE </line>

</par>

<par>

<line> Árv*re d* Decisão </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Rand*m Forest </line>

</par>

<par>

<line> Regressão Logística </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> 5.2 Obtenção dos rankings de S, R e Q </line>

<line> Após nor*alizada a matriz de *ecisão através da *quação 3, as *l*ern*t*vas foram </line>

</par>

<par>

<line> class**ica*as *m or*em decrescen*e co* base no* *alores ** </line>

<line> , *btidos por meio das </line>

</par>

<par>

<line> equações 4, 5 e 6, respectivamente. C** os resulta*os fo* consti*uída a tabela 3. </line>

<line> *abela 3 - Ra*ki*gs d* *, R e Q </line>

</par>

<par>

<line> ALTE*NATIVA </line>

<line> CLASS. (R) </line>

<line> CLASS. (Q) </line>

</par>

<par>

<line> Árvore *e Decisão (CART) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *egressão Logís***a </line>

</par>

<par>

<line> SVM (kernel rad*al) </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.*r/re*is*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O*denaçã* *e **g*ritmos para Mode*agem Preditiva d* C***n: *n*lisand* o Probl*ma </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os auto*es </line>

</par>

<par>

<line> 5.3 Análise *os *esultados </line>

</par>

<par>

<line> Nesta etapa foi const*tado que o algoritmo *elhor classifi*a*o e* </line>

</par>

<par>

<line> possu* vantagem </line>

<line> aceitáv*l com relaçã* ao seg*ndo coloc**o (Regressão Lo*í*tica), </line>

</par>

<par>

<line> *ntr*tanto, o fat* *o *VM também es*ar melhor c*ass*f*ca*o em </line>

<line> , satis**z a cond*ção de </line>

</par>

<par>

<line> es*ab*lidade na tom*da de dec*são. *ort*nto, o fat* de somente a segunda cond*ção de </line>

<line> esta*ilidade ter s*do *atisfe*ta, direcionou * concl*são da *ná*is* para a *rimeira **lução de </line>

<line> *ompromisso, *razendo como resultado * se*eção das *ltern*tivas *VM e *egressão *ogí*tica. </line>

<line> Atr*v*s do *é**do *APEV*-M **i po*sível est**el*cer os pesos dos crit*r*os para a </line>

<line> **colha *o clas**ficador com base na a*aliação de *specialis*as e stakeholde*s. Ou**a </line>

</par>

<par>

<line> contribuição do método foi a </line>

<line> defin*çã* *e uma medida de i*terpr*tabilid*de coerente </line>

</par>

<par>

<line> relação aos tipos de al**r*tmos util*zados. </line>

<line> Como re*ultado da apli*ação d* método VIKOR, duas al*ernati*a* for*m </line>

<line> selecionadas, sendo um* del*s mai* equilib*ada c*m re*ação *os critérios ava*iados e outra </line>

<line> c*m mai*r intensidad* n* cri*ério conside*ad* o mais importan*e para ** d**isores. </line>

<line> Por fim, a com*inação dos método* VIKO* e SAP*VO-M proporcionou um pr*cess* </line>

<line> decisório coeso, trans*arente e adaptad* à* necessida*es d* empre*a, e p*rmitiu a*s decisor*s </line>

</par>

<par>

<line> a escolha </line>

<line> do mode*o preditivo de churn </line>

<line> ade*uado, *undamentada em c*itérios sólidos </line>

</par>

<par>

<line> re*evantes. </line>

</par>

<par>

<line> REF*R*NCIAS </line>

<line> A*UABA*A, L; PAUCA*-CACER*S, A; BURROWES-C*OMWELL, *. Consume*s\ </line>

<line> values and behav*our i* the Br*zilian coffee-in-*apsules marke*: *romoting circula* economy. </line>

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<line> comunidad* *grícola: Aplic*ção </line>

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<line> Contribuição dos Aut**es </line>

<line> A. *. Silva *únior </line>

<line> I. D. *. Almeida </line>

<line> R. S. *uinta* </line>

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<line> 1) concepção e p*anejamento. </line>

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<line> 2) anális* e interp*etaçã* dos dados. </line>

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<line> 3) el*boração do ra*cunho *u *a revi*ão c***ica do conteúd*. </line>

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<line> 4) parti*ipação na a*rovação da versão fi*al do man*scrito. </line>

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<line> Rev. FSA, Teresin* PI, v. 18, n. 5, art. 8, p. 129-145, ma*. 202* </line>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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