基于数据挖掘技术的个人住房贷款信用风险评估研究

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基于数据挖掘技术的个人住房贷款信用风险评估研究

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基于数据挖掘技术的个人住房贷款信用风险评估研究

论文目录
引言	第1-15页
我国商业银行运用数据挖掘技术的必要性	第8-10页
目前个人住房贷款信用风险评估中存在的问题	第10-11页
采用数据挖掘技术进行风险评估	第11-12页
论文框架与主要内容	第12-15页
第一章数据挖掘的基本概念	第15-24页
· 数据挖掘的定义	第15-17页
· 数据挖掘的功能	第17-18页
· 数据挖掘的过程	第18-20页
· 数据挖掘的方法	第20-21页
· 数据仓库与OLAP	第21-24页
第二章个人住房贷款风险评估体系建立与数据挖掘步骤	第24-31页
· 个人住房贷款风险评估体系的建立	第24-27页
· 风险评估应遵循的原则	第24-25页
· 风险评估体系的建立	第25-27页
· 个人住房贷款数据挖掘目标和挖掘步骤设计	第27-31页
· 挖掘目标	第27-28页
· 挖掘步骤	第28-31页
第三章数据采集	第31-37页
· 个人住房贷款原始数据描述	第31-32页
· 数据采集方法	第32-34页
· 数据抽样	第34-35页
· 数据采集结果	第35-37页
第四章数据预处理	第37-52页
· 数据清理	第37-39页
· 空缺值的处理	第37-38页
· 噪声数据的处理	第38-39页
· 不一致数据的处理	第39页
· 数据冗余的处理	第39-43页
· 通过属性的相关性处理属性冗余	第40页
· 通过属性的信息量处理属性冗余	第40-42页
· 元组冗余的处理	第42-43页
· 数据变换	第43-45页
· 数据归约	第45-46页
· 离散化和概念分层	第46-52页
第五章个人住房贷款信用风险评估模型	第52-69页
· 基于决策树的信用风险评估模型	第52-63页
· 分类方法的选择	第52-54页
· 决策树分类算法构造	第54-57页
· 信息增益的计算及属性评估分值的获得	第57-60页
· 基于决策树的借款人风险评估模型	第60-63页
· 通过聚类分析确立风险评估等级	第63-65页
· 通过孤立点识别虚假按揭贷款	第65-67页
· 模型评价	第67-69页
总结	第69-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75 页

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