数据挖掘在银行信贷业务中应用

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1、ThesisSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofEngineeringMasterApplicationofDataMiningintheBankCreditM.D.Candidate：MiwenbinSupervisor（I）：YaotianfangSupervisor（II）：XukaizhouSpeciality：ComputerScienceSchoolofElectronics,InformationandElectricEngineeringShanghaiJiaoTongUniversi

2、tyShanghai,P.R.ChinaApril,2012上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其它个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人

3、授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日上海交通大学工程硕士学位论文摘要数据挖掘在银行信贷业务中的应用摘要伴随管理需求的提升和软件水平的发展，银行正建立一套可以具有内部管控、运营管控、财务管控、成本管控、分析决策的一套信息系统。通过数据挖掘技术和相关工具来实现银行的全方位管理体系，从而帮助企业打造核心竞争力，规避企业风险、并实现企业利润最大化。本

4、文分析了目前我国银行业数据管理与应用的现状,概述了面向主题的银行数据仓库的构建方法，并以建设银行某支行的需求为背景，论述了客户分类、风险预测模型的构造方法。本文使用的是MicrosoftSQLServer2000和AnalysisServices数据仓库解决方案。在客户分类、风险预测系统中，使用了AnalysisServices提供的MSDecisionTree方法生成决策树。通过这个决策树，可以形成一个简单的预测策略。将此规则用于新客户的判断，可以快速形成一个粗略的分类结果，从而对风险进行预测。本文最后使用SPSS公司提供的Clementine工具对系统进行了测试

5、，采用CART和C5.0决策树算法，对银行信贷审批进行机器学习，归纳生成了两套规则集。关键词:数据仓库，数据挖掘，银行信贷，风险预测，决策树I上海交通大学工程硕士学位论文AbstractApplicationofDataMiningintheBankCreditAbstractWiththeincreasingneedsforenhancingmanagementlevelandthedevelopmentofsoftware,somebanksaredevelopingacomprehensiveinformationsystemthatintegratesint

6、ernalcontrol,operationmanagement,financeandcostingcontrolanddecisionanalyses.Withthesupportfromdataminingtechniqueandotherrelevanttools,bankistryingtoestablishacomprehensivemanagementbanksystem,whichwillbebeneficialtosetupitscorecompetence;tomitigaterisk,thustorealizeprofitmaximization

7、.ThisthesisanalyzesthepresentsituationofdatamanagementandapplicationinChina’bankingindustry;summarizestheconstructionapproachesofsubject-orientedbankingdatawarehouse;discussestheconstructionmethodsofsystemmodelsofcustomerclassification,riskpredictionandperformanceevaluationonthedeman