基于数据挖掘的信用卡申请者信用评分模型研究
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基于数据挖掘的信用卡申请者信用评分模型研究
论文目录
1 绪论
第13-16 页
· 本文研究的意义
第13-14 页
· 使用的理论工具和研究方法
第14 页
· 基本思路和逻辑结构
第14-15 页
· 其他问题
第15-16 页
2 信用卡及客户信用评分的现状和发展
第16-25 页
· 信用卡及其发展现状
第16-17 页
· 信用卡的风险管理
第17-19 页
· 信用评分及其发展
第19-23 页
· 信用评分的发展历史
第19-20 页
· 信用评分的优势
第20-21 页
· 信用评分的方法
第21-23 页
· 西方国家个人信用评分的现状
第23-25 页
3 数据挖掘技术及其在商业银行的应用
第25-29 页
· 数据挖掘的由来和涵义
第25-26 页
· 数据挖掘与统计学的对比分析
第26-27 页
· 数据挖掘在商业银行应用趋势分析
第27-29 页
· 在银行客户关系管理领域的应用
第27 页
· 在银行风险预测与控制领域的应用
第27-28 页
· 在信用评估与信用决策领域的应用
第28-29 页
4 信用卡申请者信用评分模型的建立
第29-72 页
· 使用的数据挖掘工具--SAS
第29-31 页
· SAS软件的数据挖掘方法论--“SEMMA”方法论
第29-30 页
· SAS软件的主要数据挖掘模块
第30-31 页
· 使用的建模方法之一--决策树
第31-34 页
· 决策树技术概述
第31-32 页
· 决策树的生长
第32-33 页
· 决策树的修剪
第33-34 页
· 使用的建模方法之二--Logistic回归
第34-36 页
· 什么是logistic回归
第34-35 页
· 变量选择方法--逐步回归
第35-36 页
· 建立信用卡申请者信用评分模型的具体分析
第36-72 页
· 数据的分析和预处理
第36-38 页
· “SEMMA”方法数据挖掘分析
第38-70 页
· 模型应用
第70-72 页
5 基于信用评分模型的信用卡管理系统设计
第72-93 页
· 电子银行模拟系统
第72-75 页
· 系统目标
第72 页
· 系统功能
第72-74 页
· 系统性能
第74-75 页
· 信用卡管理系统
第75-93 页
· 客户信息管理
第77-78 页
· 信用评分管理
第78-79 页
· 信用卡管理
第79-81 页
· 客户细分管理
第81-82 页
· 信息查询
第82-87 页
· 统计分析
第87-90 页
· 信息公布
第90-93 页
6 总结和展望
第93-95 页
主要参考文献
第95-96 页
附 录
第96-106 页
后 记
第106-107 页
致 谢
第107 页
本篇论文共
107
页,
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。
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