信用评估

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

在信用评估领域，处理不均衡数据集问题是一个重大挑战。不均衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量差异悬殊，这会导致分类模型无法很好地识别少数类别样本，从而影响整体的分类效果。为了解决这一问题，研究者提出了结合带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林算法的信用评估方法（MWMOTE-RF），优化分类器在不均衡数据集上的性能。MWMOTE-RF方法首先利用MWMOTE技术对少数类样本进行过采样处理，然后应用随机森林算法进行分类和预测，以提高模型的准确性和泛化能力。

模糊数学的医学诊断模型，用 VB 语言开发的那种，还挺实用的。专门针对急性脑梗塞，能根据临床数据做出分型判断。你要是做和医学相关的数据挖掘，这个思路可以借鉴下，尤其是在隐私保护和分布式计算方面，蛮有启发。

以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象，介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用，并通过weka软件进行实证分析，从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可

CA683数据分析和数据挖掘评估信用卡欺诈检测模型。提交者：第44组Rakesh Reddy Soma（学生ID：20210927），Akshara Kandimalla（学生ID：20211387），Priyanka Sharma（学生ID：20214753），Mridula Sharma（学生ID：20214750）。要下载信用卡数据集的CSV文件，请访问以下链接：CA683 DA AND DM ASSIGNMENT文件夹中的DA_and_DM_Assignment.ipynb笔记本。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。

该数据集包含80,000条数据，分为5个维度，可用于大数据分析。