"数据挖掘技术在商业银行个人信用风险评估中的应用研究 - 毕业论文总结"

本文以"基于数据挖掘的商业银行个人信用风险评估平台设计与实现"为题，通过对数据挖掘技术在商业银行客户信用风险评估中的应用进行研究，旨在利用数据挖掘技术从银行现有客户数据中分析客户的信用风险，为商业银行提供更科学、更精准的信用评估服务。在背景引言中，本文指出了随着计算机技术和信息技术的发展，数据量的爆炸式增长以及数据之间关系的复杂化对商业银行个人信用风险评估带来的挑战，这也是本研究的动机和意义所在。 首先，本文对数据挖掘的概念和发展现状进行了介绍，说明了数据挖掘技术在各个领域中的重要性和应用前景。随后，对数据挖掘的算法进行了详细的介绍，分析了在本系统中将会应用到的数据挖掘算法，为后续的系统设计和实现提供了理论支持。 接着，结合商业银行在客户信用风险评估方面存在的问题和需求，本文对商业银行个人信用风险评估平台的功能需求进行了详细说明。通过对现有商业银行信用评估流程的分析，确定了平台需要具备的基本功能和特色功能，以提高信用评估的准确性和效率。 在系统设计和实现部分，本文详细描述了平台的架构设计、模块设计，以及具体的实现步骤。通过对平台核心模块的设计和关键技术的应用，实现了从数据采集、数据预处理、特征选择、模型训练到结果展示的一整套流程，为商业银行提供了一个完整的个人信用风险评估解决方案。 最后，本文对平台的性能进行了测试和评估，通过实际数据的应用和对比分析，验证了平台的可行性和有效性。通过对实验结果的分析，证明了平台在提高信用评估准确性和效率方面具有明显的优势，为商业银行的个人信用风险评估工作提供了一种创新的解决方案。 综上所述，本研究基于数据挖掘技术，设计并实现了一个商业银行个人信用风险评估平台，为商业银行提供了一个科学、精准的个人信用评估解决方案，具有重要的理论和实际意义。通过对平台的功能需求、设计实现、性能测试等环节的研究，为商业银行在客户信用风险评估领域的进一步发展提供了有益的参考和借鉴。