> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.sherlocker.com.br/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Segmentação Patrimonial > Classificar pessoas por capacidade financeira a partir de sinais patrimoniais reais Classifique pessoas por capacidade financeira usando dados reais: valor venal de imóveis, frota de veículos, aeronaves, capital social de empresas e vínculos empregatícios. Ideal para **crédito**, **seguros**, **investimentos** e **marketing direcionado**. ## Estratégia Para cada CPF da base, consulte em paralelo os principais sinais patrimoniais e monte um score simples baseado nos dados encontrados. ```mermaid theme={null} graph LR A["📋 Lista de CPFs"] --> B["⚡ Consultas paralelas"] B --> C["🏠 Imóveis"] B --> D["🚗 Veículos"] B --> E["✈️ Aeronaves"] B --> F["🏢 Empresas"] C & D & E & F --> G["📊 Score patrimonial"] style A fill:#FF6B6B33,stroke:#FF6B6B,color:#ccc style G fill:#4CAF5033,stroke:#4CAF50,color:#ccc ``` ## Sinais e Pesos Sugeridos | Sinal | Condição | Pontos | | ------------------------ | ---------------------- | ------ | | Imóveis alto valor | Valor venal > R\$2M | +30 | | Imóveis médio valor | Valor R$500k - R$2M | +20 | | Imóveis baixo valor | Valor R$100k - R$500k | +10 | | Frota 3+ veículos | 3 ou mais veículos | +10 | | 1-2 veículos | 1 ou 2 veículos | +5 | | Aeronave registrada | Possui aeronave | +30 | | Capital alto em empresa | Capital social > R\$1M | +15 | | Capital médio em empresa | Capital R$100k - R$1M | +10 | ## Implementação ```python theme={null} import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed BASE = "https://221b-api.sherlocker.com.br/api/v1" TOKEN = "SEU_TOKEN" def get(endpoint, **params): params["token"] = TOKEN return requests.get(f"{BASE}{endpoint}", params=params).json() def calcular_score(cpf): with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: fut_im = pool.submit(get, f"/imoveis/cpf/{cpf}") fut_ve = pool.submit(get, f"/aeronaves/cpf/{cpf}") # aeronaves fut_vei = pool.submit(get, f"/veiculos/cpf/{cpf}") fut_emp = pool.submit(get, f"/empresas/cpf/{cpf}") imoveis = fut_im.result().get("imoveis", []) aeronaves = fut_ve.result() veiculos = fut_vei.result().get("veiculos", []) empresas = fut_emp.result().get("socios", []) score = 0 sinais = [] # Imóveis — usar valor_venal quando disponível valor_imoveis = sum(float(im.get("valor_venal", 0) or 0) for im in imoveis) if valor_imoveis > 2_000_000: score += 30; sinais.append("imóveis >R$2M") elif valor_imoveis > 500_000: score += 20; sinais.append("imóveis R$500k-R$2M") elif valor_imoveis > 100_000: score += 10; sinais.append("imóveis R$100k-R$500k") # Veículos n_veiculos = len(veiculos) if n_veiculos >= 3: score += 10; sinais.append(f"{n_veiculos} veículos") elif n_veiculos > 0: score += 5; sinais.append(f"{n_veiculos} veículo(s)") # Aeronaves tem_aeronave = aeronaves.get("aeronaves") or aeronaves.get("total", 0) > 0 if tem_aeronave: score += 30; sinais.append("aeronave registrada") # Capital social das empresas vinculadas capital_max = max( (e.get("capital_social") or 0 for e in empresas), default=0 ) if capital_max > 1_000_000: score += 15; sinais.append(f"empresa capital R${capital_max/1e6:.1f}M") elif capital_max > 100_000: score += 10; sinais.append(f"empresa capital R${capital_max/1e3:.0f}k") # Faixa if score >= 70: faixa = "A" elif score >= 45: faixa = "B" elif score >= 25: faixa = "C" elif score >= 10: faixa = "D" else: faixa = "E" return {"cpf": cpf, "score": score, "faixa": faixa, "sinais": sinais} # Segmentar uma lista de CPFs cpfs = ["12345678901", "98765432100", "11122233344"] resultados = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool: futures = {pool.submit(calcular_score, cpf): cpf for cpf in cpfs} for fut in as_completed(futures): resultados.append(fut.result()) # Agrupar por faixa faixas = {"A": [], "B": [], "C": [], "D": [], "E": []} for r in resultados: faixas[r["faixa"]].append(r) for faixa, grupo in faixas.items(): print(f"Faixa {faixa}: {len(grupo)} pessoas") for p in grupo: print(f" {p['cpf']} (score {p['score']}) — {', '.join(p['sinais'])}") ``` ## Faixas de Classificação | Faixa | Score | Classificação | Perfil típico | | ----- | ----- | ---------------- | ------------------------------------------------- | | **A** | >= 70 | Ultra-alta renda | Imóveis >R$2M, aeronave, capital >R$1M | | **B** | >= 45 | Alta renda | Imóveis R\$500k-2M, veículos, empresa com capital | | **C** | >= 25 | Média-alta | Imóvel, veículo, empresa pequena | | **D** | >= 10 | Média | 1 veículo ou empresa com capital mínimo | | **E** | \< 10 | Não identificada | Sem sinais patrimoniais detectados | ## Considerações * O score é **conservador**: indica poder aquisitivo mínimo detectável, não renda exata. * Faixa E não significa renda baixa — pode ser ausência de dados patrimoniais registrados. * Use as consultas em **paralelo** (ThreadPoolExecutor) para performance. * Quando `valor_venal` não está disponível nos imóveis, o sinal de valor não é computado. ## APIs utilizadas Valor venal de propriedades Frota registrada Aeronaves e drones Capital social das empresas vinculadas