基于云计算的个人信用数据分析模型的仿真研究

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研究基于云计算的个人信用数据分析方法,建立个人信用评价模型.个人信用数据具有数据类型多、数据关系复杂且数据量大的特点,采用传统的方法进行个人信用数据分析,不但计算过程较为复杂、效率低下,且对个人信用状况的预测准确度较低,效果不尽人意.为此,提出基于决策树算法的个人信用数据分析方法.针对初始数据存在的噪声、属性值空缺及数据类型不统一的问题,分别对原始数据进行数据去噪、空缺值填补及数据归一化等预处理,依据相关理论生成个人信用数据分类决策树,并对相关节点属性进行选择,实现个人信用数据分析模型的构建,从而对个人的
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