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数据挖掘技术在各个系统和各个行业有了比较广泛的应用,特别是发达地区的专业银行,但是针对农村信贷市场应用很少。本文的研究工作尝试将数据挖掘技术应用于农村信贷业务当中的评级阶段,对一个发展相对滞后的市场领域做一个有益尝试,由于农村信贷业务模式单一、评级授信手段也相对简单,农户信用评级方法尚以定性分析为主。本文侧重于对农村信贷业务当中的农户信用评级模型做研究,以农户评级所采集的农户基本资料为分析数据,研究如何将数据挖掘中的决策树算法应用于真实的农户评级数据中,挖掘出隐含的规律,并量化为具体的评分模型,同时根据应用案例对模型作出调整,建立符合实际需求的新型农户评级模型。本文通过具体的数据挖掘实验,实现了农户信用评级。根据现实当中的农户评级以及分析研究原始数据库中的数据,采用数据挖掘技术,经过数据采集、抽取、预处理等,建立了农户评级决策树模型,本文得出的评级模型是一个百分制的农户信用评分模型,对于此模型,建立了评价标准。本文建立的农户信用评分模型是一个通过客观建模法形成的模型,经过调整,利用层次分析法建立农户级别评估模型,并由此对客观建模法进行修正,最终实现一定程度上能帮助农村信贷人员进行信贷分析,为农户贷款做出正确决策提供支持。