【摘 要】
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随着全球经济的发展,申请信用卡的人数激增,对于申请人的信用等级的评估显得尤为重要.从申请信用卡的大数据中选取出相对重要的特征变量,通过K-均值聚类方法对客户数据进行分
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(11301037);国家自然科学基金面上项目(11571051);吉林省教育厅“十三五”规划项目(2016317)
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随着全球经济的发展,申请信用卡的人数激增,对于申请人的信用等级的评估显得尤为重要.从申请信用卡的大数据中选取出相对重要的特征变量,通过K-均值聚类方法对客户数据进行分类,分为多个类别.并建立了多值有序的Logistic回归模型.本文的全部输出结果均是在统计软件SAS 9.3环境下实现的,并且采用了SAS宏程序,实现大数据下银行信用卡申请人信用评级的批量数据处理和分析,同时也可将本文的方法推广到其他类似评级分类的大数据处理中.
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