A descoberta de padrões por meio da mineração de dados no IPTU de Curitiba

Autores

Palavras-chave:

Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Mineração de Dados, Imposto Predial e Territorial Urbano, Curitiba

Resumo

O presente artigo detalha o uso de mineração de dados sobre os dados cadastrais e de pagamento do Imposto Predial e Territorial Urbano (IPTU) do município de Curitiba, referente aos meses de janeiro a junho de 2020. Com esse propósito, examina-se uma base de dados construída em planilha Excel, relacionando o pagamento de tal imposto a diversos atributos referentes às características dos imóveis ou dos terrenos não edificados. Para efetuar a análise, utiliza-se um algoritmo de aprendizado não supervisionado para descoberta de regras de associação (Apriori) no software Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Os resultados indicam que ao associar os diferentes atributos de cadastro e pagamento, o pagamento do tributo é feito de forma parcelada, independentemente do padrão de construção do imóvel ou bairro. Outro resultado obtido foi que a inadimplência é maior em imóveis residenciais de madeira ou alvenaria, de padrão de acabamento: simples e média simples. Dessa forma, diante dos resultados obtidos, sugere-se que sejam realizadas ações por parte da gestão pública municipal no sentido de incentivar o uso do débito automático e o pagamento do tributo à vista pelos contribuintes, o que seria muito importante para o fluxo de caixa municipal e poderia minimizar a inadimplência do pagamento deste tributo.

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Biografia do Autor

Ana Paula Costa, Programa Profissional de Pós-graduação em Economia - UFPR

Mestranda em Economia pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Bacharel em Ciências Econômicas pela Universidade Federal do Paraná (UFPR).

André Custódio Pecini, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação - UFPR

Doutor e Mestre em Comunicação e Cultura, e Bacharel em Comunicação Social - Publicidade, pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Em estágio pós-doutoral na Universidade Federal do Paraná (UFPR). Pós-graduado em Administração pelo Insper.

Denise Fukumi Tsunoda, Universidade Federal do Paraná

Doutora e Mestra em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Professora e Bacharel em Informática na Universidade Federal do Paraná (UFPR), no curso de graduação e pós-graduação em Gestão da Informação e no Mestrado Profissional em Economia.

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Publicado

2021-12-29

Como Citar

Costa, A. P., Pecini, A. C., & Fukumi Tsunoda, D. (2021). A descoberta de padrões por meio da mineração de dados no IPTU de Curitiba . Revista Do Serviço Público, 72(4), 753-778. Recuperado de https://revista.enap.gov.br/index.php/RSP/article/view/6063

Edição

Seção

Artigos