信用卡数据挖掘模型是什么，什么是CreditMetrics模型

本文目录一览

1，什么是CreditMetrics模型
2，DM的各种分析方法简介
3，信用评分模型的信用评分的方法
4，数据挖掘部是做什么的
5，数据挖掘是做什么的
6，什么是信用评分模型

1，什么是CreditMetrics模型

Creditmetrics模型（信用计量模型）是 J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

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什么是CreditMetrics模型

2，DM的各种分析方法简介

分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子：a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险b. 分配客户到预先定义的客户分片注意：类的个数是确定的，预先定义好的· 估值（Estimation）估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子：a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。· 预言（Prediction）通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）决定哪些事情将一起发生。例子：a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）· 聚集（Clustering）聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子：a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，哪一种类的促销对客户响应最好？，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。· 描述和可视化（Des cription and Visualization）是对数据挖掘结果的表示方式。

DM的各种分析方法简介

3，信用评分模型的信用评分的方法

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。请采纳如果你认可我的回答，敬请及时采纳，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~o(∩_∩)o，记得好评和采纳，互相帮助

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。

信用评分模型的信用评分的方法

4，数据挖掘部是做什么的

分析方法：数据挖掘· 分类（Classification）· 估计（Estimation）· 预测（Prediction）· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）· 聚类（Clustering）· 描述和可视化（Description and Visualization）· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)方法简介：·分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子：a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。注意：类的个数是确定的，预先定义好的· 估计（Estimation）估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子：a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。· 预测（Prediction）通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）决定哪些事情将一起发生。例子：a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）· 聚类（Clustering）聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子：a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。· 描述和可视化（Description and Visualization）是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具，包含报表工具和商业智能分析产品（BI）的统称。譬如通过Yonghong Z-Suite等工具进行数据的展现，分析，钻取，将数据挖掘的分析结果更形象，深刻的展现出来。挖掘分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘

数据挖掘(data mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘能做以下七种不同事情： · 分类（classification） · 估计（estimation） · 预测（prediction） · 相关性分组或关联规则（affinity grouping or association rules） · 聚类（clustering） · 描述和可视化（description and visualization） · 复杂数据类型挖掘(text, web ,图形图像，视频，音频等)

5，数据挖掘是做什么的

数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘能做以下七种不同事情： · 分类（Classification） · 估计（Estimation） · 预测（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚类（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

分析方法：数据挖掘· 分类（classification）· 估计（estimation）· 预测（prediction）· 相关性分组或关联规则（affinity grouping or association rules）· 聚类（clustering）· 描述和可视化（description and visualization）· 复杂数据类型挖掘(text, web ,图形图像，视频，音频等)方法简介：·分类（classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子：a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。注意：类的个数是确定的，预先定义好的· 估计（estimation）估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子：a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。· 预测（prediction）通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。相关性分组或关联规则（affinity grouping or association rules）决定哪些事情将一起发生。例子：a. 超市中客户在购买a的同时，经常会购买b，即a => b(关联规则)b. 客户在购买a后，隔一段时间，会购买b （序列分析）· 聚类（clustering）聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子：a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病b. 租vcd类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。· 描述和可视化（description and visualization）是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具，包含报表工具和商业智能分析产品（bi）的统称。譬如通过yonghong z-suite等工具进行数据的展现，分析，钻取，将数据挖掘的分析结果更形象，深刻的展现出来。挖掘分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘

说的最直白的就是从一堆数据中找出有价值的东西，以便用来赚更多的钱。。。

6，什么是信用评分模型

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括...利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：k-平均值、人口统计分割、神经网络分割。