ВКР Применение методов data mining в поведенческом скоринге

В условиях развития цифровой экономики, применение методов data mining в поведенческом скоринге становится важным инструментом для повышения эффективности оценки рисков и принятия обоснованных решений. Использование современных методов анализа данных позволяет выявлять скрытые закономерности в поведении клиентов и прогнозировать их кредитоспособность. Поэтому, разработка и внедрение моделей поведенческого скоринга с применением data mining является актуальной задачей для бизнес-информатики.

В связи с этим, Полное руководство по написанию ВКР по Бизнес-информатике становится особенно актуальным для студентов, стремящихся освоить современные методы анализа данных и внести свой вклад в развитие бизнес-информатики.

Целью дипломной работы является разработка модели поведенческого скоринга с применением методов data mining для повышения эффективности оценки кредитоспособности заемщиков.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

• Изучить теоретические основы поведенческого скоринга и методы data mining.
• Определить ключевые факторы, влияющие на кредитоспособность заемщиков.
• Выбрать наиболее эффективные методы data mining для построения модели поведенческого скоринга.
• Провести анализ данных о поведении клиентов с использованием выбранных методов.
• Разработать и оценить эффективность модели поведенческого скоринга.

Объектом исследования является процесс оценки кредитоспособности заемщиков.

Предметом исследования является применение методов data mining в поведенческом скоринге.

1. Введение
2. Теоретические основы поведенческого скоринга и методов data mining
3. Анализ факторов, влияющих на кредитоспособность заемщиков
4. Выбор методов data mining для построения модели поведенческого скоринга
5. Разработка и оценка эффективности модели поведенческого скоринга
6. Заключение
7. Список литературы

Ожидаемые результаты работы включают разработку эффективной модели поведенческого скоринга с применением методов data mining, позволяющей повысить точность оценки кредитоспособности заемщиков.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанной модели для снижения рисков кредитования и повышения эффективности работы финансовых организаций.

• Недостаточно глубокое понимание теоретических основ поведенческого скоринга и методов data mining.
• Неправильный выбор факторов, влияющих на кредитоспособность заемщиков.
• Необоснованный выбор методов data mining для построения модели поведенческого скоринга.
• Некорректный анализ данных и разработка модели поведенческого скоринга.
• Отсутствие оценки эффективности разработанной модели.

Введение является важной частью дипломной работы, в которой обосновывается актуальность выбранной темы, формулируется цель и задачи исследования, а также определяются объект и предмет исследования.

Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения эффективности оценки кредитоспособности заемщиков с использованием методов data mining в поведенческом скоринге. Объектом исследования является процесс оценки кредитоспособности заемщиков. Предметом исследования является применение методов data mining в поведенческом скоринге. Целью работы является разработка модели поведенческого скоринга с применением методов data mining для повышения эффективности оценки кредитоспособности заемщиков. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: изучение теоретических основ поведенческого скоринга и методов data mining, определение ключевых факторов, влияющих на кредитоспособность заемщиков, выбор наиболее эффективных методов data mining для построения модели поведенческого скоринга, проведение анализа данных о поведении клиентов с использованием выбранных методов, разработка и оценка эффективности модели поведенческого скоринга.

В заключении дипломной работы подводятся итоги проведенного исследования, формулируются основные выводы и предлагаются рекомендации по дальнейшему развитию темы.

В ходе работы были изучены теоретические основы поведенческого скоринга и методов data mining, определены ключевые факторы, влияющие на кредитоспособность заемщиков, выбраны наиболее эффективные методы data mining для построения модели поведенческого скоринга, проведен анализ данных о поведении клиентов с использованием выбранных методов и разработана модель поведенческого скоринга. Полученные результаты могут быть использованы для повышения эффективности работы финансовых организаций и снижения рисков кредитования.

Список литературы оформляется в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5-2008. Примеры оформления:

• Васин, С. М. Управление проектами : учебник / С. М. Васин, В. С. Шутов ; под ред. В. М. Васильева. — Москва : КНОРУС, 2016. — 320 с. — ISBN 978-5-406-04949-5.
• Мазур, И. И. Управление проектами : учебное пособие / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро ; под ред. И. И. Мазура. — 10-е изд., стер. — Москва : Омега-Л, 2016. — 960 с. — ISBN 978-5-370-04159-8.

1. Анализ методички вашего вуза и специфических требований по бизнес-информатике
2. Подбор актуальных источников (после 2020 г.)
3. Написание с учетом специфики Бизнес-информатике
4. Проверка в системе "Антиплагиат.ВУЗ"
5. Подготовка презентации и доклада к защите