数据挖掘技术在个人信贷分析中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术在银行领域的应用现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的目的和研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的研究目的 | 第12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘技术概述 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第13-17页 |
| ·主要的数据挖掘算法 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·关联规则和相关 | 第18-21页 |
| ·分类分析与预测 | 第21-22页 |
| ·聚类分析 | 第22-24页 |
| ·主要的数据挖掘工具 | 第24-25页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·数据挖掘工具的性能比较 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第25-27页 |
| ·WEB挖掘 | 第25-26页 |
| ·空间数据挖掘 | 第26页 |
| ·时间序列和序列检索 | 第26-27页 |
| 第3章 数据挖掘在银行个人信贷业务中的应用 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27-29页 |
| ·银行个人信贷业务系统概述 | 第27页 |
| ·银行个人信贷业务风险分析 | 第27-29页 |
| ·个人信贷客户分析模型 | 第29-30页 |
| ·银行客户分类问题 | 第29-30页 |
| ·个人信贷客户聚类分析模型 | 第30页 |
| ·个人信贷风险分析模型 | 第30-35页 |
| ·个人信贷风险管理与控制 | 第30-31页 |
| ·个人不良贷款决策树模型 | 第31-35页 |
| 第4章 银行个人信贷业务数据挖掘实践 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·问题定义与主题分析 | 第35页 |
| ·数据挖掘工具及方法的选择 | 第35页 |
| ·数据挖掘工具简介 | 第35-36页 |
| ·数据准备 | 第36-41页 |
| ·数据的获取 | 第36-37页 |
| ·数据转换 | 第37-39页 |
| ·数据清理 | 第39-40页 |
| ·数据变换 | 第40页 |
| ·数据质量分析 | 第40-41页 |
| ·个人贷款客户情况分析 | 第41-45页 |
| ·个人贷款客户性别及年龄统计分析 | 第41-44页 |
| ·不良个人贷款客户分析 | 第44-45页 |
| ·个人贷款情况分析 | 第45-51页 |
| ·个人贷款业务基本情况分析 | 第45-46页 |
| ·不良个人贷款分析 | 第46-49页 |
| ·个人住房贷款分析 | 第49-51页 |
| ·数据挖掘结果的评价 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·主要结论 | 第52页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
