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1、数据挖掘技术在个人信用风险预测和控制中的应用 数据挖掘技术在个人信用风险预测和控制中的应用摘要 4-5 Abstract 5 第1章 绪论 10-16 1.1 研究目的与意义 10-12 1.2 国内外研究状况与评述 12-15 1.3 研究主要内容 15-16 第2章 个人信用风险与分析概述 16-22 2.1 个人信用风险与分析 16-18 2.1.1 个人信用风险界定 16 2.1.2 个人信用风险具体表现 16-17 2.1.3 个人信用风险分析界定 17-18 2.2 个人信用分析方法 18-19 2.3 个人信用风险影响因素 19 2.4 个人信用分析指标体系 19-22 第3章
2、数据挖掘技术在个人信用风险预测和控制中应用 22-37 3.1 数据挖掘概念与范畴 22-23 3.2 数据挖掘流程 23-24 3.3 决策树分析在个人信用风险控制中的应用 24-27 3.3.1 决策树分析原理(C4.5) 25-27 3.3.2 决策树模型优缺点 27 3.3.3 决策树模型在个人信用风险控制应用范围 27 3.4 主成分分析在个人信用风险控制中的应用 27-30 3.4.1 主成分分析基本原理和计算步骤 28-29 3.4.2 主成分分析优缺点 29-30 3.4.3 主成分分析在个人信用风险控制应用范围 30 3.5 聚类分析在个人信用风险控制中的应用 30-32 3
3、.5.1 聚类分析原理 31 3.5.2 聚类分析优缺点 31-32 3.5.3 聚类分析在个人信用风险控制中应用范围 32 3.6 神经元网络在个人信用风险控制中的应用 32-37 3.6.1 神经元网络原理 32-35 3.6.2 神经元网络模型优缺点 35-36 3.6.3 神经元网络在个人信用风险控制中应用范围 36-37 第4章 数据挖掘在个人信用预测和控制实证研究 37-62 4.1 样本选取 37-38 4.2 变量选取 38-39 4.2.1 因变量界定 38-39 4.2.2 自变量确定 39 4.3 数据预处理 39-46 4.3.1 数据清理 40-41 4.3.2 数据冗余处理 41-42 4.3.3 数据变换 42 4.3.4 属性离散化 42-46 4.4 决策树分析实证研究 46-53 4.5 聚类分析实证研究 53-55 4.6 神经元网络实证研究 55-59 4.7 信用风险控制 59-61 4.8 小结 61-62 结论 62-63 参考文献 63-66 致谢 66
