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长期以来,农村信用社在农村金融服务中扮演着重要角色。它在农业增产、农民增收和农村经济发展方面做出了突出贡献。农户小额信贷业务作为一种专门服务于农户的金融产品,在农村信用社追求效益和履行社会责任方面,具有举足轻重的地位。同时,作为农村扶贫的一种有效工具,农户小额信贷受到了社会各界的普遍关注。农户小额信贷能够有效缓解农民贷款难问题,并积极促进农业增收和支持农村经济的发展。可是,随着农户小额信贷业务的不断增加,以及其自身所带有的一些特质,使得农村信用社在发放农户小额信贷的过程中面临着比一般贷款更高的信用风险,其贷款风险状况直接影响信用社的长久生存和发展。近年来,根据国家的政策规定,农村信用社都需要改制成为农村商业银行。由于农村信用社主要的客户是广大的农民朋友,贷款的风险比其他的银行更大,因此这对贷款的管理提出了更高的要求。本文首先介绍了小额农户贷款在国内外的发展情况,描述了农村信用社信贷管理的现状及面临的一些挑战。然后对数据挖掘的基本概念进行介绍,详细描述了数据挖掘的常用方法及关键技术,并分析比较了各自的特点,以及如何在实际中进行相关挖掘。接着以湖南省衡南县农村信用社为背景,详细描述了农户小额贷款的基本模式和存在的一些风险,并对这些风险的特点进行了剖析和评估。同时介绍了目前如何将数据挖掘技术应用到农村信用社信贷风险管理的方法和步骤,重点描述了决策树C4.5算法相对于其他数据挖掘方法对农村信用社小额贷款的客户信用评价及贷款风险管理存在的优势,以及决策树算方法基本原理、算法设计过程和实际构建过程。然后根据农村信用社信贷业务的特点,结合数据挖掘对相关数据的知识发现优势,提出了一种适合农村信用社的信贷管理系统模型和数据挖掘系统设计构架,并设计实现了一个简单的农信社小额贷款风险智能辅助分析系统。最后,对本文所做工作进行了总结,指出了本文研究还存在的一些局限性,并对未来研究工作做出了的展望。该研究成果为信用社改制成农村商业银行后小额农户贷款管理过程中提供一定的参考。