A Lumia quer expandir seus negócios e para isso precisa automatizar o processo decisório de crédito, que até então vinha sendo feito de forma manual pelo seu time de analistas de crédito. Para isso, solicitou a você, cientista de dados, a análise da base dos créditos concedidos aos seus clientes no ano de 2020. O objetivo é, que a cada nova proposta de crédito, na sua plataforma digital, a aprovação (para bons clientes) ou recusa (para os maus clientes) seja decidida em poucos segundos.

• https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28German+Credit+Data%29

• a. Apresente seu roteiro de análise passo a passo;

• b. Execute seu roteiro, utilizando Python;

• c. Faça um resumo dos resultados, conclusões e recomendações a partir da sua análise;

• d. Quais os próximos passos que você sugere para atingir o objetivo inicial de automatizar o processo decisório e escalar a operação?

• e. Você tem sugestões para melhorar o resultado obtido?

• Instruções

• 1. Use o data set german.data que foi enviado atráves do link
• 2. Desconsidere a matriz de custo na solução do problema

• Entrega:

• A entrega deve ser realizada via repositório público no github contendo:

• jupyter notebook com a análise e modelagem

• modelo salvo