Descrição
O dataset de Indicadores e Características reúne os resultados de diversos modelos desenvolvidos pela própria BigData Corp. ou por algum parceiro e disponibilizado através da DataPlatform. A requisição pode ser feita selecionando algum modelo específico para consullta, ou todos os modelos. Abaixo apresentamos uma breve descrição de cada um dos modelos disponíveis. Os resultados dos modelos geralmente assumem uma de duas formas:
- Modelos por faixa: O resultado desses modelos é uma "letra", que varia de A até H, aonde A é o melhor resultado, e H é o pior;
- Modelos por score: O resultado desses modelos é um score, que varia de 0 até 1, aonde 0 é o valor menos significativo, e 1 o mais;
Origem da Informação
Os resultados dos modelos retornados por esse dataset são obtidos através de inferências que trabalham com diferentes conjuntos de dados. A origem das informações utilizadas em cada um dos modelos pode ser vista nos datasets específicos associados a eles.
Tabela de preços para esse dataset
Consultas Realizadas no Mês | Valor por atributo retornado |
---|---|
1 - 10000 | R$ 0,090 |
10001 - 50000 | R$ 0,085 |
50001 - 100000 | R$ 0,081 |
100001 - 500000 | R$ 0,077 |
500001 - 1000000 | R$ 0,073 |
1000001 - 5000000 | R$ 61.000,00 (preço fixo) |
5000001 e acima | Entre em contato |
Nota: Os preços da tabela são por atributo consultado. Se for solicitado, por exemplo, o atributo de EmploymentStability e o Findability, o valor total da consulta será o valor de acordo com a tabela, x 2. Caso não saiba utilizar a seleção de campos, confira o guia de seleção de campos . Lembrando, se não for passado nenhum atributo selecionado, todos os dados serão retornados, e você será cobrado por todos os resultados!
Parâmetros de consulta
A tabela abaixo detalha os campos aceitos na consulta a este dataset.
Campo | Descrição | Valores Possíveis | Tipo de Campo |
---|---|---|---|
doc | Documento de identificação | CPF | 🛑 Obrigatório |
Clique aqui para saber mais sobre os parâmetros de consulta da Plataforma de Dados.
Abaixo está um exemplo de como realizar a chamada apenas com os parâmetros obrigatórios:
{
"Datasets": "flags_and_features",
"q": "doc{CPF}"
}
Filtros
Campo | Descrição do filtro | Tipo do filtro | Valores Possíveis do Filtro |
---|---|---|---|
modelinputkey | Chave de entrada do modelo | Igual | Document, Name, etc. |
modelname | Nome do modelo | Contém | Qualquer texto |
modeldescription | Descrição do modelo | Contém | Qualquer texto |
Abaixo está um exemplo de como utilizar o parâmetro .filter(nome_do_campo=XXXX)
{
"Datasets": "flags_and_features.filter(modelinputkey=Document, Name, etc.)",
"q": "doc{CPF}"
}
Nota: Se não for passado nenhum filtro, todos os modelos serão executados e retornados, e você será cobrado por todos os resultados!. Você pode passar múltiplos nomes, para selecionar mais de um modelo para execução em uma única chamada.
Modelos
Seguem abaixo os nomes de modelos e suas possíveis descrições
Modelo | Descrição |
---|---|
Employment Stability | Esse modelo utiliza informações de histórico de emprego da pessoa, características sócio-demográficas, e atributos relacionados com o setor de mercado aonde ela atua, para calcular uma probabilidade dela permanecer no emprego no longo prazo, ou de trocar de emprego rapidamente. Pode ser utilizado em análises de risco como um contraponto a informação de se o indivíduo está empregado ou não, ou no RH para entender a chance de um funcionário abandonar a empresa. Esse é um modelo por faixas; |
Entrepreneurship Level | Esse modelo utiliza o histórico de empresas abertas, fechadas e transferidas, a exposição em mídia, e atributos de pessoas relacionadas para determinar o nível de empreendedorismo do indivíduo, e seu apetite para risco na construção de negócios. Pode ser utilizado como um proxy para o nível de risco que a pessoa está disposta a correr, ou como um atributo de segmentação para encontrar um público-alvo empreendedor. Esse é um modelo por faixas; |
Litigiousness Level | Esse modelo utiliza as informações de processos judiciais, atuais e históricas, o histórico de emprego, os dados de conselhos de classe, e as informações de pessoas relacionadas para determinar a probabilidade de uma pessoa de mover um processo contra outras pessoas ou empresas. Pode ser utilizado para identificar clientes com um perfil agressivo, que requerem mais cuidado no tratamento, ou como um elemento de restrição em regras de compliance. Esse é um modelo por faixas; |
Findability | Esse modelo retorna 4 resultados (General Findability, Findability by Email, Findability by Phone e Findability by Address). Ele representa a "encontrabilidade" de uma pessoa, ou seja, o quão fácil é para se falar com a pessoa através de diferentes canais de comunicação. O modelo geral mede a encontrabilidade como um todo, independente do canal utilizado, enquanto os modelos específicos dos canais medem a facilidade de comunicação por aquele canal específico. Todos são modelos por score; |
Diversity Exposure Level | Esse modelo utiliza as informações de relacionamentos, atuais e históricos, para estimar a quantidade de exposição à diversidade de pessoas (de gênero, de idade, de profissão, de renda, e de diversos outros fatores) que um determinado indivíduo teve. Esse é um modelo por faixas; |