Исследование кредитного риска банковского кредитования в контексте больших данных

Abstract

Одним из основных рисков, с которыми сталкиваются банки, является кредитный риск, основным элементом которого является кредитный риск. Этот тезис направлен на проверку кредитных клиентов с помощью анализа больших данных (логистическая регрессия), в соответствии с личной информацией в наборе финансовых данных, поиск подходящего человека (хорошего или плохого). Эта работа направлена на проверку кредитных клиентов в соответствии с личной информацией в наборе финансовых данных, поиск подходящего человека (хорошего клиента). Банковская кредитная карта создается для данных клиентов банка через графический интерфейс пользователя, и оценка может быть получена путем ввода некоторой информации о клиенте, которая помогает при классификации клиентов банка.

One of the primary risks faced by banks is credit risk, of which loan risk is the main element. This thesis aims to screen credit customers with big data analysis (logistic regression), according to the personal information on the finance dataset, find the right person (good or bad). This work aims to screen credit customers according to the personal information on the finance dataset, finding the right person (the good customer). A bank credit score card is established for the bank's customer data through GUI, and a score can be obtained by entering some customer information, which provides help for the bank's customer classification.