| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外个人信用评分研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要内容及框架 | 第13-16页 |
| 2 数据挖掘简介 | 第16-21页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 数据挖掘主要方法 | 第16-19页 |
| 2.2 数据挖掘基本步骤 | 第19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 3 数据处理 | 第21-32页 |
| 3.1 数据获取与准备 | 第21-23页 |
| 3.2 数据预处理 | 第23-30页 |
| 3.2.1 缺失值检验与处理 | 第23-25页 |
| 3.2.2 异常值检验与处理 | 第25-27页 |
| 3.2.3 基于聚类分析的变量筛选 | 第27-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 基于Logistic回归建模 | 第32-43页 |
| 4.1 Logistic回归模型 | 第32-36页 |
| 4.1.1 Logistic回归模型建立 | 第32页 |
| 4.1.2 Logistic回归模型参数估计 | 第32-33页 |
| 4.1.3 Logistic回归模型的检验与评价 | 第33-36页 |
| 4.2 Logistic回归在个人信用贷款上的应用 | 第36-38页 |
| 4.3 模型评估 | 第38-42页 |
| 4.3.1 混淆矩阵 | 第39-40页 |
| 4.3.2 绘制ROC曲线 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于决策树建模 | 第43-54页 |
| 5.1 决策树基本介绍 | 第43-45页 |
| 5.1.1 决策树基本概念 | 第43-44页 |
| 5.1.2 决策树基本原理 | 第44-45页 |
| 5.2 决策树建模 | 第45-50页 |
| 5.2.1 决策树算法 | 第45-47页 |
| 5.2.2 决策树属性选择方法 | 第47-50页 |
| 5.3 CHAID算法在个人信用贷款中的应用 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-57页 |
| 6.1 模型的比较与评估 | 第54-55页 |
| 6.2 总结 | 第55页 |
| 6.3 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-74页 |
| 附录1 原数据集异常值检验的SAS程序 | 第61-62页 |
| 附录2 原数据集异常值处理的SAS程序 | 第62-65页 |
| 附录3 Logistic回归候选模型的SAS程序 | 第65-66页 |
| 附录4 建立混淆矩阵的SAS程序 | 第66-67页 |
| 附录5 绘制ROC曲线及计算AUC值的SAS程序 | 第67-68页 |
| 附录6 决策树分类规则SPSS程序 | 第68-74页 |