信用卡评分模型：金融与商业数据挖掘关键流程

金融数据挖掘和商业数据挖掘是现代银行业务中的关键技术，特别是在风险管理方面，它被广泛应用在信用卡评分模型的构建中。这份报告由郑宇庭、谢邦昌和程兆庆三位专家来自台湾政治大学资料采矿中心，其主要目标是通过有效的数据分析方法，如CRISP-DM（一种常用的数据挖掘流程）来筛选出偿债能力较差的信用卡申请人，从而帮助银行制定更精准的信用风险控制策略。 研究的目的是设计并实施一个信用风险管理系统，该系统不仅能识别高风险客户，还能降低开发、维护和更新的成本。在这个过程中，Microsoft SQL Server 2005被选用作为核心分析工具，因为它具备自动化和高度可扩展性，且与市场上的统计软件SPSS有合作关系。 报告详细阐述了建模流程，包括五个主要步骤：商业理解，即理解业务需求；资料理解，对数据进行初步分析；资料准备，清洗和转换数据以便于后续挖掘；数据挖掘，利用各种算法如决策树、贝叶斯分类、群集分析、回归模型等对数据进行深入分析；最后是评估阶段，对模型性能进行测试和优化。此外，报告还提及了微软的商业智慧解决方案，如SQL Server Integration Services (SSIS)用于数据集成，分析服务和报表服务提供模型构建和结果发布功能，以及Data Mining服务进行预测和序列分析。 报告中引用的图表可能展示了实际案例或理论框架，比如如何运用商业智慧提升企业的执行力和竞争力。具体到金融领域，数据挖掘技术被应用于预测违约行为、客户流失、销售预测、金融产品价格波动、客户行为模式等多个方面，以支持业务决策和优化营销策略。 总结来说，这份报告深入探讨了金融数据挖掘在信用卡评分模型构建中的关键作用，强调了数据工具和技术在提升风险评估精度和降低成本方面的价值。通过遵循CRISP-DM流程，金融机构得以更好地理解和利用大数据，从而在激烈的市场竞争中保持竞争优势。