Data Mining Classification Techniques for Credit Scoring in Banks
Электронный архив ТПУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Data Mining Classification Techniques for Credit Scoring in Banks
|
|
| Автор |
Чжан, Вэйцзя
|
|
| Создатель |
Губин, Евгений Иванович
|
|
| Тематика |
кредитная карта
масса доказательств информационная ценность логистическая регрессия сегментация клиента credit score card weight of evidence information value logistic regression customer’s segmentation 09.04.04 004.62:336.774.3 |
|
| Описание |
Технология кредитного скоринга - это прикладная статистическая модель, функция которой заключается в оценке соискателей ссуды (соискателей кредитной карты) для оценки рисков. Модель кредитной карты - это зрелый метод прогнозирования. Кредитная карта может оценивать кредитоспособность клиента на основе информации, предоставленной клиентом, исторических данных клиента и данных сторонней платформы. Создание кредитной карты основано на результатах статистического анализа большого количества данных, которые имеют высокую точность и надежность. В этой статье используются данные о клиентах банка для создания кредитной карты с высокой точностью и приводятся показатели классификации, которые обеспечивают хорошую основу для сегментации клиентов банка.
Credit scoring technology is an applied statistical model whose function is to score loan applicants (credit card applicants) for risk assessment. The credit scoring card model is a mature forecasting method. The credit score card can evaluate the customer's credit based on the information provided by the customer, the customer's historical data, and the data of the third-party platform. The establishment of the credit score card is based on the statistical analysis results of a large amount of data, which has high accuracy and reliability. This article uses the bank's customer data to establish a bank credit score card with high accuracy, and provides classification indicators to provide a good basis for the bank's customer segmentation. |
|
| Дата |
2021-06-20T07:07:14Z
2021-06-20T07:07:14Z 2021 |
|
| Тип |
Students work
|
|
| Идентификатор |
Чжан, Вэйцзя. Data Mining Classification Techniques for Credit Scoring in Banks : магистерская диссертация / Вэйцзя Чжан ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2021.
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67460 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Права |
Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
|
|
| Формат |
application/pdf
|
|