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基于数据挖掘的个人信用评分建模与分析

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基于数据挖掘的个人信用评分建模与分析
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
1 引言第11-16页
  1.1 论文研究背景与意义第11页
  1.2 国内外个人信用评分研究现状第11-13页
    1.2.1 国外研究现状第11-12页
    1.2.2 国内研究现状第12-13页
  1.3 论文主要内容及框架第13-16页
2 数据挖掘简介第16-21页
  2.1 数据挖掘概述第16-19页
    2.1.1 数据挖掘的定义第16页
    2.1.2 数据挖掘主要方法第16-19页
  2.2 数据挖掘基本步骤第19页
  2.3 本章小结第19-21页
3 数据处理第21-32页
  3.1 数据获取与准备第21-23页
  3.2 数据预处理第23-30页
    3.2.1 缺失值检验与处理第23-25页
    3.2.2 异常值检验与处理第25-27页
    3.2.3 基于聚类分析的变量筛选第27-30页
  3.3 本章小结第30-32页
4 基于Logistic回归建模第32-43页
  4.1 Logistic回归模型第32-36页
    4.1.1 Logistic回归模型建立第32页
    4.1.2 Logistic回归模型参数估计第32-33页
    4.1.3 Logistic回归模型的检验与评价第33-36页
  4.2 Logistic回归在个人信用贷款上的应用第36-38页
  4.3 模型评估第38-42页
    4.3.1 混淆矩阵第39-40页
    4.3.2 绘制ROC曲线第40-42页
  4.4 本章小结第42-43页
5 基于决策树建模第43-54页
  5.1 决策树基本介绍第43-45页
    5.1.1 决策树基本概念第43-44页
    5.1.2 决策树基本原理第44-45页
  5.2 决策树建模第45-50页
    5.2.1 决策树算法第45-47页
    5.2.2 决策树属性选择方法第47-50页
  5.3 CHAID算法在个人信用贷款中的应用第50-52页
  5.4 本章小结第52-54页
6 总结与展望第54-57页
  6.1 模型的比较与评估第54-55页
  6.2 总结第55页
  6.3 展望第55-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
附录第61-74页
附录1 原数据集异常值检验的SAS程序第61-62页
附录2 原数据集异常值处理的SAS程序第62-65页
附录3 Logistic回归候选模型的SAS程序第65-66页
附录4 建立混淆矩阵的SAS程序第66-67页
附录5 绘制ROC曲线及计算AUC值的SAS程序第67-68页
附录6 决策树分类规则SPSS程序第68-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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