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文档简介

信用评分定义授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率授信者通过分信用评分的方法关键部分型的构建方法。基本原理信用评分模型的基本原理是确定影响违约概率和方法。数据挖掘业决策的过程。信用评分模型构建步骤10据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。确认数据源识别:在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可集就是下一个必需的步骤。消费者信用数据筛选:对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于质量。数据质量检测:一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量新进行数据筛选。数据转换:在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。数据挖掘:挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同业目的来评估和解释挖掘的结果。应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为业利润。分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。信用风险评分模型构建方法4本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。信用评分的发展编辑最早的信用评分信用评分最早始于1940年代末至1950年代初。1956BillFairEarlIsaacFICOFairIsaac家提供信用评分数学模型的公司。1958，FairIsaac信用评分系统。1960年代1960信用管理局，如美国著名的三大信用管理局（Experian,EquifaxandTransUnion）。尤其在10信用评估有效性和一致性

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