Avaliação Técnica - Java + Angular (Zallpy)

Repositório destinado a entrega do projeto de software de análise de crédito bancário.

Tecnologias Utilizadas:

• Backend: Java, Spring Boot, JPA e Maven (IDE - STS Spring Tool Suite);
• Frontend: HTML5, CSS3, Bootstrap v4, AngularJs, Node, NPM e Gulp (IDE - Visual studio code);
• Banco de Dados: PostgreSQL (Heroku Cloud);
• Testes: JUnit, Mockito;
• Documentação: Swagger.

Instalação:

Após o clone, importe como projeto maven na IDE (Recomendado: STS - Spring Tool Suíte) No diretório do projeto, vá até a pasta src/main/resources/public e execute o comando para fazer o download de dependências do frontend:

npm install

Após o término do comando, execute o comando para gerar os arquivos para build:

gulp build

Em seguida, execute o servidor utilizando o tomcat na IDE, e acesse http://localhost:8080 no browser

Documentação:

Para acessar a documentação de end points da API no Swagger, acesse: http://localhost:8080/swagger-ui.html

Testes:

Para a criação dos testes foram considerados as funções do escopo do projeto:

• Cadastro do Cliente
• Cadastro da Análise de Crédito
• Busca da Análise de Crédito pelo CPF
• Casos de Teste

Para executar os testes, no diretório do projeto execute:

mvn test

Funcionalidade:

Para a construção da funcionalidade, foi necessário descobrir os padrões de análise de acordo com os resultados e pesos (níveis de importância) de cada variável informada. Foi definido uma "tabela de pontuação", de maneira que cada variável analisada terá um peso e sua pontuação específica, e assim realizar a média ponderada para descobrir a pontuação geral, no qual foi definido na tabela abaixo:

CONDIÇÕES	STATUS
Renda Menor que 600	Negado - renda baixa
Pontuação Menor que 3	Negado - reprovado pela política de crédito
Pontuação = 4	Aprovado - Limite entre 100 - 500
Pontuação = 5	Aprovado - Limite entre 500 - 1000
Pontuação = 6	Aprovado - Limite entre 1000 - 1500
Pontuação = 7	Aprovado - Limite entre 1500 - 2000
Pontuação =Maior que 8	Aprovado - Superior a 2000

Para análisar os padrões de análise de acordo com o peso das variáveis conforme os resultados, foi utilizado o conceito de Backtracking, no que consiste em um algorítimo de força bruta para realizar inúmeros casos de teste comparando os valores de entrada e o resultado esperado. Após o monitoramento do algoritmo, foi identificado o melhor caso (12 de 14 casos - 85% de precisão) para os pesos com as seguintes variáveis analisadas:

Pesos:

VARIÁVEIS	PESO
RENDA	5
ESTADO CIVIL	2
DEPENDENTES	1
GENERO	1
IDADE	1

Critérios de pontuação (Também obtidos pelos resultados do algorítimo de backtracking):

Renda:

RENDA	PONTUAÇÃO
MENOR QUE 600	0
ENTRE 601 a 2200	2
ENTRE 2201 a 2800	4
ENTRE 2801 a 5000	9
MAIOR QUE 5000	12 (BONIFICAÇÃO POR RENDA ALTA)

Estado Civil

ESTADO CIVIL	PONTUAÇÃO
SEPARADO	9
VIUVO	5
SOLTEIRO	7
CASADO	4

Idade:

IDADE	PONTUAÇÃO
MENOR OU IGUAL A 20	9
ENTRE 21 A 30	3
ENTRE 31 A 40	6
ENTRE 41 A 50	5
MAIOR QUE 50	7

Gênero

GENERO	PONTUAÇÃO
FEMININO	5
MASCULINO	7

DEPENDENTES

DEPENDENTES	PONTUAÇÃO
0	8
1	5
2	5
3	4
MAIOR QUE 3	1