聚类分析技术及其在中小企业信用评价的应用研究
| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 文献综述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 国外文献综述 | 第14-17页 |
| 1.3.2 国内文献综述 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容及框架 | 第18-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究框架 | 第19页 |
| 1.5 研究方法及创新点 | 第19-21页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.5.2 创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第21-32页 |
| 2.1 信用评价理论 | 第21-23页 |
| 2.1.1 信用 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信用评价含义 | 第22页 |
| 2.1.3 信用评价指标体系 | 第22页 |
| 2.1.4 信用评价方法 | 第22-23页 |
| 2.2 数据挖掘理论 | 第23-26页 |
| 2.2.1 数据挖掘意义 | 第23-24页 |
| 2.2.2 数据挖掘方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据挖掘过程 | 第25-26页 |
| 2.2.4 数据挖掘的发展方向 | 第26页 |
| 2.3 聚类分析理论 | 第26-32页 |
| 2.3.1 聚类概述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 聚类分析的主要方法 | 第27-30页 |
| 2.3.3 模糊聚类原理 | 第30页 |
| 2.3.4 模糊C均值 | 第30-32页 |
| 第3章 中小企业信用评价指标体系 | 第32-39页 |
| 3.1 中小企业相关理论 | 第32-33页 |
| 3.1.1 中小企业定义 | 第32页 |
| 3.1.2 中小企业特点 | 第32-33页 |
| 3.2 中小企业信用评价指标体系现状及存在的问题 | 第33-34页 |
| 3.2.1 中小企业信用评价指标体系现状 | 第33页 |
| 3.2.2 中小企业信用评价指标体系存在的问题 | 第33-34页 |
| 3.3 中小企业信用评价指标选取 | 第34-39页 |
| 3.3.1 选取指标体系的原则 | 第34页 |
| 3.3.2 偿债能力指标选取 | 第34-35页 |
| 3.3.3 偿债风险指标选取 | 第35-39页 |
| 第4章 改进的FCM算法及其应用 | 第39-54页 |
| 4.1 FCM算法的缺点及其改进方法 | 第39-41页 |
| 4.1.1 FCM聚类算法的缺点 | 第39页 |
| 4.1.2 改进FCM聚类算法应用的意义 | 第39页 |
| 4.1.3 改进的FCM聚类算法 | 第39-41页 |
| 4.2 聚类有效性指标 | 第41-42页 |
| 4.3 经典数据测试 | 第42-47页 |
| 4.4 企业数据测试 | 第47-54页 |
| 4.4.1 企业数据训练 | 第47-51页 |
| 4.4.2 企业数据在信用评价中的应用 | 第51-54页 |
| 第5章 互联网信用评价聚类分析平台模式 | 第54-60页 |
| 5.1 互联网平台模式概述 | 第54-55页 |
| 5.1.1 互联网平台模式理念及优势 | 第54页 |
| 5.1.2 互联网平台架构 | 第54-55页 |
| 5.2 信用评价聚类分析平台设计 | 第55-58页 |
| 5.2.1 平台设计意义目标 | 第55-56页 |
| 5.2.2 平台需求概述 | 第56页 |
| 5.2.3 平台整体架构设计 | 第56-57页 |
| 5.2.4 业务流程设计 | 第57-58页 |
| 5.2.5 信息安全设计 | 第58页 |
| 5.3 平台收益 | 第58-60页 |
| 第6章 结论 | 第60-63页 |
| 6.1 研究结论 | 第60-61页 |
| 6.2 论文管理启示 | 第61-62页 |
| 6.3 论文不足及研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
