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基于海量金融交易数据的客户信用风险预警方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 目录 | 第7-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-16页 | | ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 | | ·课题相关研究现状 | 第11-13页 | | ·基于商业银行客户数据的研究分析和现况 | 第11-12页 | | ·国内商业银行信用监督现状和发展 | 第12-13页 | | ·本文主要研究内容 | 第13-14页 | | ·本文结构安排 | 第14-16页 | | 第二章 相关技术研究 | 第16-34页 | | ·商业银行客户交易分析及应用 | 第16-17页 | | ·信用风险及其量化技术 | 第17-18页 | | ·商业银行信用风险概念 | 第17页 | | ·信用风险量化技术 | 第17-18页 | | ·本文工作所涉相关智能信息处理技术 | 第18-28页 | | ·决策树算法 | 第18-19页 | | ·人工神经网络预测技术 | 第19-20页 | | ·SVM支持向量机预测技术 | 第20-23页 | | ·SMO建模预测技术 | 第23-24页 | | ·基于Weka的数据挖掘平台 | 第24-28页 | | ·基于JavaEE的应用开发技术 | 第28-32页 | | ·MVC设计模式架构 | 第28-30页 | | ·基于WebMVC设计模式的架构 | 第30页 | | ·常用MVC框架的实现 | 第30-32页 | | ·本章小结 | 第32-34页 | | 第三章 基于Weka客户金融交易数据分析平台设计与实现 | 第34-66页 | | ·平台概述 | 第34-35页 | | ·需求分析 | 第35-38页 | | ·功能需求 | 第35-36页 | | ·性能需求 | 第36-37页 | | ·开发工具及环境需求 | 第37-38页 | | ·平台总体设计 | 第38-48页 | | ·平台采用的技术结构 | 第38页 | | ·平台总体模块结构 | 第38-40页 | | ·平台主要功能模块描述 | 第40-44页 | | ·平台主要角色与用例图 | 第44页 | | ·平台主要工作与处理流程 | 第44-45页 | | ·主要数据库表设计 | 第45-48页 | | ·平台详细设计与实现 | 第48-64页 | | ·平台主界面设计 | 第48页 | | ·用户登录模块 | 第48-49页 | | ·源数据管理模块实现 | 第49-51页 | | ·数据预处理模块实现 | 第51-54页 | | ·基本智能分析处理算法管理模块实现 | 第54-61页 | | ·定制、执行数据处理模块实现 | 第61-64页 | | ·本章小结 | 第64-66页 | | 第四章 客户金融交易数据分析平台验证 | 第66-76页 | | ·源数据采集、预处理与探索分析 | 第66-70页 | | ·数据收集 | 第66-67页 | | ·实验对比方案 | 第67页 | | ·平台数据验证 | 第67-70页 | | ·数据分析处理脚本设计与生成 | 第70-71页 | | ·数据分析处理脚本执行 | 第71页 | | ·实验结果分析与讨论 | 第71-74页 | | ·本章小结 | 第74-76页 | | 第五章 总结与展望 | 第76-78页 | | ·本文工作总结 | 第76-77页 | | ·下一步工作展望 | 第77-78页 | | 参考文献 | 第78-82页 | | 致谢 | 第82-84页 | | 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第84页 |
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论文编号BS2132756，这篇论文共84页
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