基于大数据挖掘和数据可视化技术的银行风险监控系统研究

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基于大数据挖掘和数据可视化技术的银行风险监控系统研究

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基于大数据挖掘和数据可视化技术的银行风险监控系统研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-15页
1.1 银行风险监控的研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 主要工作和研究内容	第13-14页
1.4 结构安排	第14-15页
第二章银行风险监控相关的基础理论	第15-27页
2.1 可视化技术	第15-18页
2.1.1 可视化基础	第15-16页
2.1.2 本课题用到的可视化技术	第16-18页
2.2 Nginx网页容器与反向代理技术	第18-19页
2.2.1 Nginx优点	第18-19页
2.2.2 Nginx进程间关系	第19页
2.3 基于Reids的数据订阅发布通信技术	第19-20页
2.3.1 Redis介绍	第19-20页
2.3.2 Redis优点	第20页
2.4 实时流数据处理平台	第20-21页
2.5 数据挖掘技术	第21-26页
2.5.1 传统ID3算法概述	第22-25页
2.5.2 朴素贝叶斯分类法	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章银行风险监控需求分析	第27-33页
3.1 银行风险监控需求分析	第27-29页
3.1.1 监控平台的需求分析	第27页
3.1.2 业务风险监控需求	第27-29页
3.2 风险监控平台设计目标	第29-30页
3.3 风险监控平台设计理念	第30页
3.4 风险监控流程	第30-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章银行风险监控设计与实现	第33-68页
4.1 风险监控平台整体设计	第33-36页
4.1.1 风险监控平台物理架构	第33-34页
4.1.2 风险监控平台技术架构	第34-36页
4.2 基于决策树的ID3算法实践	第36-39页
4.2.1 利用ID3算法建立决策树	第36-37页
4.2.2 传统ID3算法实现	第37-39页
4.3 针对银行数据集改进ID3算法	第39-41页
4.3.1 限制决策树的深度	第39-41页
4.3.2 删除冗余属性	第41页
4.4 银行数据采集	第41-42页
4.5 海量数据分析	第42-46页
4.5.1 Nginx反向代理的配置	第42-43页
4.5.2 数据处理平台的设计与实现	第43-46页
4.6 数据推送平台的设计与实现	第46-53页
4.6.1 推送平台的整体设计	第46-47页
4.6.2 数据推送流程	第47-50页
4.6.3 推送平台管理系统的设计与实现	第50-52页
4.6.4 推送平台的环境配置	第52-53页
4.7 数据可视化平台的设计与实现	第53-63页
4.7.1 可视化平台整体框架	第53-55页
4.7.2 用户和数据管理部分的实现	第55-57页
4.7.3 获取展示数据	第57-59页
4.7.4 显示面板和新建面板流程	第59-62页
4.7.5 可视化平台环境配置	第62-63页
4.8 银行对客户资产信用评估的监控	第63-67页
4.8.1 原始数据采集和预处理	第63-65页
4.8.2 数据分类	第65页
4.8.3 根据风险规则进行数据分析	第65-67页
4.8.4 结果展示	第67页
4.9 本章小结	第67-68页
第五章银行风险监控测试	第68-75页
5.1 测试环境硬件配置	第68页
5.2 改进后的分类算法性能测试	第68-69页
5.3 银行风险业务监控测试	第69-74页
5.3.1 银行对柜员风险操作的监控	第70-72页
5.3.2 失败业务交易监控	第72页
5.3.3 ATM大额资金变动监控	第72-74页
5.4 测试结果分析	第74页
5.5 本章小结	第74-75页
第六章总结与展望	第75-76页
6.1 本课题的贡献	第75页
6.2 后期工作展望	第75-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-81页
攻读硕士学位期间取得的成果	第81-82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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