信用卡用户信用评估分析：基于数据挖掘的模型研究

"优秀论文《索鹏-信用卡用户信用评估的分析与研究》是武汉大学国际软件学院软件工程专业学生索鹏在边馥苓教授和廖广志老师的指导下完成的本科毕业论文，发表于2009年6月。论文探讨了信用卡用户信用评估的重要性和方法，特别是针对我国商业银行在风险管理上的现状和提升空间。" 本文首先阐述了信用评估的基本概念，揭示了随着电子商务的快速发展和消费者消费观念的变化，信用卡在日常生活中的地位日益凸显，同时也带来了对信用卡业务风险控制的更高要求。作者指出，尽管信用卡业务在国内蓬勃发展，但与国外银行相比，我国银行在信用卡风险管理工作上还有待提高，缺乏有效的个人信用卡申请风险评估机制是亟待解决的问题。 接着，论文深入探讨了个人信用评估的常见方法，特别关注了信用评分系统的构建。作者引入了数据挖掘技术，详细介绍了数据挖掘的流程，包括数据预处理、属性选择和模型建立等步骤。在模型建立过程中，通过离散化连续变量、整合相关属性，降低属性间的相关性，以提炼出影响信用评估的关键因素。论文采用了决策树算法，基于历史数据样本训练模型，构建了个人信用评分系统。 最后，作者对整个研究进行了总结，强调了数据驱动的信用评估模型在提升信用卡风险控制效率和准确性方面的重要性，并展望了未来可能的研究方向，如模型优化、预测性能的提升以及应对欺诈行为的有效策略。 这篇论文对于理解信用卡用户信用评估的理论与实践，以及如何利用数据挖掘技术改善我国信用卡业务的风险管理具有很高的参考价值。