信用评估

基于Fisher判别的信用评估方法

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

Matlab 2 2024-07-17

基于MWMOTE-RF的信用评估方法优化

在信用评估领域，处理不均衡数据集问题是一个重大挑战。不均衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量差异悬殊，这会导致分类模型无法很好地识别少数类别样本，从而影响整体的分类效果。为了解决这一问题，研究者提出了结合带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林算法的信用评估方法（MWMOTE-RF），优化分类器在不均衡数据集上的性能。MWMOTE-RF方法首先利用MWMOTE技术对少数类样本进行过采样处理，然后应用随机森林算法进行分类和预测，以提高模型的准确性和泛化能力。

算法与数据结构 0 2024-10-21

信用卡客户信用评价数据挖掘方法分析

以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象，介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用，并通过weka软件进行实证分析，从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。

数据挖掘 0 2024-10-31

CA683数据分析与数据挖掘评估信用卡欺诈检测模型

CA683数据分析和数据挖掘评估信用卡欺诈检测模型。提交者：第44组Rakesh Reddy Soma（学生ID：20210927），Akshara Kandimalla（学生ID：20211387），Priyanka Sharma（学生ID：20214753），Mridula Sharma（学生ID：20214750）。要下载信用卡数据集的CSV文件，请访问以下链接：CA683 DA AND DM ASSIGNMENT文件夹中的DA_and_DM_Assignment.ipynb笔记本。

数据挖掘 2 2024-07-17

信用风险评分卡研究

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

数据挖掘 2 2024-05-25

电信用户行为日志数据集

该数据集包含80,000条数据，分为5个维度，可用于大数据分析。

统计分析 3 2024-05-16

电信用户流失分析项目构想

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。

统计分析 3 2024-05-23

预测电信用户流失的数据集

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

数据挖掘 3 2024-07-18

SAS信用风险评分卡建模指南

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。

数据挖掘 8 2024-04-29

金融风控信用卡评分建模流程

信用风险定义风险管理概念始于美国，后随着互联网和新技术的兴起而普及。大数据和机器学习技术让风险管理更加精准。信用风险评分卡类型未提及。信用评分模型建立的基本流程1. 数据收集：收集银行征信数据和用户互联网数据（人际关系、消费行为、身份特征等）。2. 数据处理：对数据进行清洗、转换和特征工程。3. 模型构建：选择合适建模算法，训练模型。4. 模型评估：评估模型的预测能力和稳定性。5. 模型部署：将模型部署到生产环境，用于授信产品的风控。

数据挖掘 4 2024-05-01