Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014. / Submitted by Larissa Stefane Vieira Rodrigues (larissarodrigues@bce.unb.br) on 2014-12-16T14:02:03Z No. of bitstreams: 1 2014_MárioHenriquePaesVieira.pdf: 2480847 bytes, checksum: 11069f75c4f9f1fc5bb0da6e7c686356 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2014-12-17T12:25:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MárioHenriquePaesVieira.pdf: 2480847 bytes, checksum: 11069f75c4f9f1fc5bb0da6e7c686356 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-17T12:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MárioHenriquePaesVieira.pdf: 2480847 bytes, checksum: 11069f75c4f9f1fc5bb0da6e7c686356 (MD5) / O Programa Nota Legal (PNL) da Secretaria de Estado da Fazenda do Distrito Federal (SEF) é um programa de concessão de benefícios fiscais que permite que consumidores pessoa física e empresas optantes pelo Simples Nacional tenham benefícios fiscais sobre aquisição de bens e na prestação de serviços. Ao exigir o documento fiscal, os consumidores podem recuperar até 30% do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Prestação de Serviços (ICMS), em aquisição de bens, e do Imposto sobre Serviços de Qualquer Natureza (ISS), na prestação de serviços. Os consumidores podem usar os benefícios fiscais no Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU) e no Imposto sobre Propriedade de Veículos Automotores (IPVA), ou ainda receber como crédito em sua conta bancária caso não possuam bens. No período de vigência do Programa Nota Legal, entre 2008 a 2013, no banco de dados se encontram cadastradas aproximadamente: 95.000 empresas, 830.000 consumidores e 157.000.000 de documentos fiscais processados. O objetivo desta pesquisa é analisar, via técnicas de mineração de dados, dois perfis que visam melhoria da gestão do programa: a fidelidade das pessoas físicas ao programa e a obtenção de créditos de consumo pelos beneficiários. Enquanto o perfil de fidelidade leva em conta a variação do tempo sobre as pessoas físicas participantes e propõe indicadores para avaliação do programa, o perfil de créditos analisa a distribuição dos créditos entre os consumidores. A metodologia CRISP-DM é utilizada e ao longo de suas fases é realizada a integração do banco de dados do PNL com outras bases de dados existentes na SEF. Para melhoria da qualidade da informação, são removidos ruídos, missing values e outliers. Estatística é utilizada para extração do conhecimento gerado sobre os perfis desejados. Dados foram obtidos para melhoria da gestão desse programa com os perfis e indicadores apurados, ao propiciar uma linha de base para comparação do PNL com outros programas de concessão de benefícios. Foram também obtidos meios para permitir maior transparência aos cidadãos com painéis de informações sobre benefícios e beneficiários do PNL. ____________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Programa Nota Legal (PNL, in Portuguese) from the Department of Treasury of the Federal District (SEF) is a program for granting tax benefits that allows individual consumers and companies opting for "Simples Nacional" to have tax benefits on purchase of goods and provision of services. By requiring the tax document, consumers can recover up to 30% on Tax on the Circulation of Goods (ICMS, in Portuguese), when purchasing goods, and Services Tax (ISS, in Portuguese), when provisioning services. Consumers can use the tax benefits in the Tax on Land Property (IPTU, in Portuguese) and Tax on Motor Vehicles (IPVA, in Portuguese), or receive the credit in their bank account in case they neither own a land nor a vehicle. From 2008 to 2013, in the database are stored approximately: 95,000 companies, 830,000 consumers, and 157,000,000 processed tax documents. The objective of this research is to analyze, via data mining techniques, two profiles aimed at improving the program management: fidelity of physical people to the program and obtaining consumer credit by beneficiaries. While the profile of fidelity takes into account the time variation of the participating individuals and proposes indicators for evaluating the program, the credit profile analyzes the distribution of credits among consumers. The CRISP-DM methodology is used and throughout its phases is performed the PNL database integration with other existing databases in SEF. To improve the quality of information, noises, missing values and outliers are removed. Statistics is used for knowledge extraction about the desired profiles. Data were obtained for management improval of this program with calculated profiles and indicators, providing a baseline for comparison from PNL to other programs of benefit payments. Were also obtained means to allow greater transparency for citizens with information panels about benefits and beneficiaries of PNL.