基于数据挖掘的银行客户评级系统设计与实现

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近些年来随着经济的蓬勃发展,银行业客户贷款的需求逐年攀升,在这种形势下,对于各个商业银行来说做好客户的风险把控,完善对客户评级体系的建立都是工作开展的重点内容。传统的客户风险控制与客户评级方法,在快速发展的互联网金融环境下,显得力不从心。本课题基于数据挖掘中决策树算法设计并实现了银行客户评级系统,期间主要的工作内容包括:首先,对当前客户评级工作流程进行系统的分析与调研,收集与整理了目前客户评级过程当中所遇到的难点。针对目前评级过程当中所遇到的:评级数据源分散、评级人员主观因素影响较大、补录工作量大等
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