CAMPO - SOLUCOES AGROPECUARIAS

Ativa

CAMPO - SOLUCOES AGROPECUARIAS LTDA

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CNPJ 16.901.729/0001-79
13 anos desde 12/09/2012
Matriz
40 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
ALTA FLORESTA/MT

71.12-0-00 Serviços de engenharia

Endereco

ARIOSTO DA RIVA, 2283 - SALA 03 ANDAR 1

CANTEIRO CENTRAL

ALTA FLORESTA / MT

CEP: 78580-000

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E-mail: [email protected]

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

71.12-0-00 Serviços de engenharia

Atividades Secundarias (9)

01.61-0 Atividades de apoio à agricultura não especificadas anteriormente 01.62-8 Atividades de apoio à pecuária não especificadas anteriormente 62.02-3 Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis 63.19-4 Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na Internet 66.21-5 Peritos e avaliadores de seguros 68.21-8 Corretagem na compra e venda e avaliação de imóveis 74.90-1 Serviços de agronomia e de consultoria às atividades agrícolas e pecuárias 82.11-3 Serviços combinados de escritório e apoio administrativo 85.99-6 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial

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Quadro Societario (5)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
MURILO SARAIVA GUIMARAES	***	Sócio-Administrador	2012-09-12
DARLINE TRINDADE CARVALHO	***	Sócio	2020-02-27
ALESSANDRA GONCALVES RIBEIRO	***	Sócio	2023-04-25
WILLIAN MARQUES CHAVES	***	Sócio	2024-07-08
ANA CRISTINA BECK SERRA SOARES DE FREITAS	***	Sócio	2024-07-08

Distribuição etária dos sócios

21–30

31–40

41–50

5 de 5 sócios com faixa etária informada

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jul./2024

Entrada de 2 socios

WILLIAN MARQUES CHAVES, ANA CRISTINA BECK SERRA SOARES DE FREITAS - Sócio

abr./2023

Entrada de socio

ALESSANDRA GONCALVES RIBEIRO - Sócio

fev./2020

Entrada de socio

DARLINE TRINDADE CARVALHO - Sócio

set./2012

Entrada de socio

MURILO SARAIVA GUIMARAES - Sócio-Administrador

Análise Preditiva

Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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Exemplo de análise preditiva — estimativas estatísticas de risco financeiro, fiscal, encerramento e recuperação por horizonte temporal

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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