信用卡高风险客户识别系统的设计与实现

这是一个校内实训作业，旨在通过数据分析和机器学习模型来识别信用卡客户的高风险行为。 项目的核心是构建一个识别模型，用于检测信用卡客户可能存在的高风险行为。在构建模型前，首先需要进行数据探索和数据清洗。数据探索阶段，项目组绘制了多个分布图，包括瑕疵户的分布情况、逾期、呆账以及个人收入与家庭收入等，以了解数据的分布和特征。数据清洗阶段，项目组处理了无效和错误的数据记录，并统一了收入数据的单位为万元，以保证数据质量。 接下来是构建模型的阶段，项目组使用了K-Means聚类算法。为了确定最佳的聚类数k，项目组采用了手肘法（Elbow Method），这是一种用于确定数据聚类最佳数量的方法。通过该方法找到了最优的k值，并利用K-Means算法训练模型。最终，项目组通过雷达图等可视化手段将识别模型的结果展示出来，使用户可以直观地理解模型的输出。 源码已经过测试并确保运行无误，项目作者表示在上传之前已经经过了运行成功的测试，并且项目在答辩评审中获得了平均96分的成绩，说明项目的质量和完整性是有保证的。项目作者还提供了私聊和远程教学服务，以便于用户在遇到不懂的问题时可以得到帮助。 该项目适合计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工等不同层次的用户，既适合初学者学习进阶，也适合作为毕业设计、课程设计、作业或项目初期立项演示。此外，如果用户具备一定的基础，还可以在此基础上修改代码，实现更多功能，或者扩展为新的项目。 在使用该资源之前，请务必打开README.md文件进行学习参考，该文件包含项目使用说明和注意事项。最后，作者强调该资源仅供学习参考，禁止用于任何商业用途。 从文件名称列表可以看出，项目文件被压缩在名为'credit_card-master'的文件夹中，意味着该项目可能是一个包含多个文件和子目录的较大规模项目。项目文件夹中可能包含数据集、Python脚本、文档说明以及可能的用户界面或API接口等。 此项目的完成和发布对于学习Python编程、数据分析、机器学习以及金融风险管理等相关知识的学生和从业者来说，具有较高的学习和参考价值。"