Построение модели поведенческого скоринга

Опубликовал: pvi777 в категорию Скоринг - 26.12.2014, 14:46


В данном примере рассмотрим схему построения нейросетевой модели для задачи поведенческого скоринга. Поведенческий скоринг (behavior scoring) используется для принятия решений по уже выданным кредитам.

Основные решения, принимаемые с использованием поведенческого скоринга, можно сформулировать следующим образом:

  • Предложение новых услуг и улучшение уже предоставляемых услуг.

  • Решение, выдавать ли кредитную карту заново после истечения срока действия, или нет.

  • Меньший стартовый кредитный лимит или максимальное значение кредита на кредитной карточке.

  • Более строгий сбор платежей с нарушителей или отправка данных о них в агентства сбора платежей.

  • Повышение кредитного лимита.

  • Помещение под наблюдение ввиду потенциальных мошеннических действий и т. д.

В данном примере необходимо оценить кредитоспособность существующих заёмщиков на основании данных о графике погашения кредитов и динамики движения средств на счетах клиента.

Потребительский кредитный скоринг с помощью Data Mining

Опубликовал: pvi777 в категорию Скоринг - 26.12.2014, 14:41


Содержание

  • Исходные данные
  • Анализ данных в системе STATISTICA
  • Дерево Решений – CHAID
  • Матрица классификации – CHAID Модель
  • Сравнительная оценка моделей
  • Выбор модели для прогноза
  • Вывод

Последнее на форуме

Последние коментарии

Ваше мнение

Какие программные продукты Вы используете для решения статистических и эконометрических задач?


Всего ответов: 24

Ключевые слова

курс «Data Mining with STATISTICA» Eviews программы обработки статистической статистический анализ временные ряды анализ Фурье спектральный анализ факторный анализ иерархическая классификация кластерный анализ классификация методом К средних метод К средних анализ временных рядов преобразования переменных анализ распределённых лагов распределённые лаги регрессионный анализ множественная нелинейная регрессия нелинейная регрессия подгонка распределений распределения регрессия пошаговая регрессия Data Mining многомерное шкалирование шкалирование Data Mining with STATISTICA классификация анализ главных компонент главные компоненты дискриминантный анализ АРПСС (ARIMA) одномерная АРПСС (ARIMA) анализ с повторяющимися изменениями дисперсионный анализ факторный дисперсионный анализ классификация текста Text mining Text Miner анализ и классификация текста анализ текста иерархический кластерный анализ кусочно-линейная регрессия нелинейное оценивание StatSoft Statistica метод взвешенных наименьших квадрат функция потерь визуализация данных поиск зависимостей прогнозирование скоринг нейросетевые вычисления анализ и обработка данных добыча данных (Data Mining) добыча текстов (Text Mining) задачи анализа данных автоматизация контроля качества банковское дело Бизнес маркетинг геологоразведка интернет анализ данных медицина промышленность страхование телекоммуникации Фармакология финансы социология статистика экономика официальные издания Росстата отраслевые решения энергетика материалы Росстата материалы по пакету Scilab пакет Scilab Scilab среда Scilab язык программирования Scilab статистические сборники

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты