Modelagem e análise da distribuição espacial do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) fraudulento

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Modelagem e análise da distribuição espacial do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) fraudulento

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.advisor Bastos, Rogerio Cid
dc.contributor.author Cavalcanti, Rafael Peres
dc.date.accessioned 2026-09-08T23:33:42Z
dc.date.available 2026-09-08T23:33:42Z
dc.date.issued 2026
dc.identifier.other 398402
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275499
dc.description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes e Gestão Territorial, Florianópolis, 2026.
dc.description.abstract Este trabalho tem como objetivo apresentar e discutir a representação espacial do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) que tenham sido declarados nulos por motivo de fraude, distribuídos pelo espaço geográfico brasileiro, apresentando divisões por estados e regiões, bem como apresentando divisões por características de interesse como faixa etária e sexo. Para isso, foram utilizadas ferramentas de análise e modelagem de dados como Python e QGIS, e coletados de forma massiva os dados de cadastros CPF declarados nulos no período de 2005 a 2024, permitindo visualizar a distribuição de seu conjunto pelo espaço geográfico, e investigar padrões nessa distribuição.
dc.description.abstract Abstract: This study aims to present and discuss the spatial mapping of the Individual Taxpayer Registry (CPF) that have been declared invalid (null) due to fraud, distributed across the brazilian geographical space, breaking down by states and regions, as well as by characteristics such as age group and sex. To this end, data analysis and modeling tools such as Python and QGIS were employed, massively collecting data on CPF registrations declared null over the period from 2005 to 2024, enabling the visualization of their spatial distribution and the investigation of patterns within it. en
dc.format.extent 135 p.| il., gráfs., tabs.
dc.language.iso por
dc.subject.classification Transportes
dc.subject.classification Fraude
dc.subject.classification Python (Linguagem de programação de computador)
dc.subject.classification Modelagem de dados
dc.title Modelagem e análise da distribuição espacial do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) fraudulento
dc.type Dissertação (Mestrado)


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