| 前言 | 第1-14页 |
| 第1章 信用卡及其信用风险评估概述 | 第14-24页 |
| ·信用卡概述 | 第14-17页 |
| ·信用卡的定义及其基本功能 | 第14-15页 |
| ·我国发展信用卡业务的现状及其必要性 | 第15-17页 |
| ·信用卡业务的风险表现 | 第17-18页 |
| ·信用卡业务的信用风险评估 | 第18-24页 |
| ·信用风险评估的发展 | 第18-19页 |
| ·信用评分模型概述 | 第19-20页 |
| ·运用信用评分模型进行信用风险评估的优势 | 第20-21页 |
| ·我国应用信用评分模型的现状 | 第21-24页 |
| 第2章 数据挖掘技术及其在信用卡业务中的应用 | 第24-37页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第24-33页 |
| ·数据挖掘的产生及其意义 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的定义及其基本功能 | 第25-30页 |
| ·数据挖掘的典型过程 | 第30-33页 |
| ·数据挖掘技术在信用卡业务中的应用 | 第33-34页 |
| ·数据挖掘的主要工具——SAS 简介 | 第34-37页 |
| ·SAS 软件的数据挖掘方法论——SEMMA | 第35-36页 |
| ·SAS 软件的数据挖掘模块——Enterprise Miner(EM)简介 | 第36-37页 |
| 第3章 基于数据挖掘技术的信用卡评分表的构建 | 第37-71页 |
| ·数据选择 | 第37-41页 |
| ·信用卡客户特征变量的选择 | 第38-39页 |
| ·构建客户分类所需变量 | 第39-40页 |
| ·生成目标变量 | 第40-41页 |
| ·信用卡数据分析 | 第41-58页 |
| ·数据的初步分析 | 第42-50页 |
| ·“SEMMA”方法数据挖掘分析过程 | 第50-58页 |
| ·信用卡信用评分表的构建 | 第58-71页 |
| ·层次分析法（AHP）概述 | 第59-62页 |
| ·建立信用评估递阶层次结构 | 第62-63页 |
| ·构造两两判别矩阵并计算各因素权重 | 第63-66页 |
| ·信用风险评分表的构建 | 第66-71页 |
| 第4章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 后记 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |