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

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2021

Instituição

Escola Nacional de Administração Pública - Enap

Fonte

Revista do Serviço Público

Idioma

Português

Acesso

Não informado

Identificador

oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/6063

Licença

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0

Temas

Gestão PúblicaDadosGestão Municipal

Palavras-chave

Descoberta de Conhecimento em Bases de DadosMineração de DadosImposto Predial e Territorial UrbanoCuritibaknowledge discovery in databasesdata miningland and urban tax