數(shù)據(jù)挖掘在銀行信貸業(yè)務(wù)中的應(yīng)用.pdf

1、伴隨管理需求的提升和軟件水平的發(fā)展，銀行正建立一套可以具有內(nèi)部管控、運(yùn)營(yíng)管控、財(cái)務(wù)管控、成本管控、分析決策的一套信息系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和相關(guān)工具來實(shí)現(xiàn)銀行的全方位管理體系，從而幫助企業(yè)打造核心競(jìng)爭(zhēng)力，規(guī)避企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、并實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤(rùn)最大化。
　　本文分析了目前我國(guó)銀行業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的現(xiàn)狀,概述了面向主題的銀行數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建方法，并以建設(shè)銀行某支行的需求為背景，論述了客戶分類、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)造方法。本文使用的是Microsoft

2、 SQL Server2000和Analysis Services數(shù)據(jù)倉庫解決方案。在客戶分類、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，使用了Analysis Services提供的MS Decision Tree方法生成決策樹。通過這個(gè)決策樹，可以形成一個(gè)簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)策略。將此規(guī)則用于新客戶的判斷，可以快速形成一個(gè)粗略的分類結(jié)果，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文最后使用SPSS公司提供的Clementine工具對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，采用CART和C5.0決策樹算法，對(duì)銀行