信用卡申请评分：数据挖掘驱动的模型优化与比较

本文主要探讨了基于数据挖掘技术的信用卡申请评分模型在现代银行业的应用和重要性。随着中国信用卡市场的迅速发展，商业银行面临着如何有效评估潜在客户的信用风险，以控制不良信贷问题，提升风险管理能力的关键挑战。作者陈浩，以湖南大学数量经济学专业硕士的身份，选择了某商业银行的客户数据作为研究样本，运用决策树、logistic回归和神经网络这三种主流的数据挖掘技术。 首先，论文深入解析了信用卡业务的基础理论以及数据挖掘在信用卡业务中的广泛作用，包括信用评分的理论框架、信用评估的策略和数据分析方法。通过这些理论背景，读者可以理解数据挖掘在信用卡审批过程中的核心地位。 接下来，作者分别构建了决策树、logistic回归和神经网络的信用评分模型，对比了它们在处理信用卡申请数据时的优势和不足。决策树以其直观易懂的特征重要性排序受到关注，而logistic回归则适用于二分类问题，神经网络则能够处理非线性和复杂关系。通过对模型的性能分析，论文旨在寻找最有效的评分策略。 论文的创新点在于采用了模型聚合的方法，结合三种模型的优点，创建了一个稳健的信用卡申请评分模型，能够更准确、稳定地预测客户信用状况。在未优化阈值的情况下，该模型的整体正确率达到了88.73%，对于识别"坏客户"（83.44%）和"好客户"（92.02%）的分类效果显著。 最后，研究通过SAS分析系统这样的商业智能工具进行实施，强调了技术的实际应用和效率。结论部分，陈浩的论文不仅提供了理论支持，也为业界提供了实证依据，对提高银行的信用卡风险管理水平具有重要参考价值。 关键词：信用卡评分、数据挖掘、决策树、logistic回归、神经网络、SAS，共同构成了这篇论文的核心研究内容，展现出在大数据时代下，数据挖掘技术在金融风控领域的实际应用和发展趋势。