Подготовка исходных данных для построения кредитного скоринга

Инхиреева, Татьяна Александровна Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Объектом исследования в качестве тестовой задачи рассматривается данные о кредитоспособности заемщиков.
Предметом исследования является методика обработки данных для кредитного скоринга.
Цель данной работы – разработка и исследование методики обработки данных для кредитного скоринга.

Объект и предмет исследования

Дата выдачи задания на выполнение выпускной
квалификационной работы по линейному графику

Задание выдал руководитель:
Должность ФИО Ученая степень, Подпись Дата
звание

доцент ОИТ ИШИТР Губин Е.И. к.ф.-м.н

Задание принял к исполнению студент:
Группа ФИО Подпись Дата

В данном разделе рассмотрены основные вопросы соблюдения прав
персонала на труд, выполнения правил к безопасности труда, промышленной
безопасности, экологии и ресурсосбережения. Установлено, что рабочее место
исполнителя удовлетворяет требованиям безопасности и гигиены труда во время
реализации проекта, а также вредное воздействие объекта исследования на
окружающую среду не превышает норму.
Заключение
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы создана
методика подготовки данных для построения кредитного скоринга, которая
включает в себя обязательные этапы: разбиение данных, очистка данных,
трансформация данных и выбор переменных. Полученная методика реализована
в программных пакетах Python, SAS, SAS Enterprise Miner. Исследование
методики проводилось на примере анкетных данных заемщиков.
Проведено сравнение точности результатов, полученных в различных
пакетах, и результатов классификации без подготовки данных и с применением
предложенной методики подготовки данных.
Качественно во всех случаях применение методики повышает точность
полученных результатов на 10-18%. Наибольшую точность (75%)
демонстрирует решение, полученное с помощью SAS Enterprise Miner.
В будущем планируется исследование методики на большем количестве
данных и в дальнейшем внедрение.
Список публикаций студента
1. Inkhireeva T. A. , Zimin V. P. Quasianalytical solution of inhomogeneous
differential equation with cubic nonlinearity // Advances in Computer Science
Research. – 2017 – Vol. 72. – p. 103-107
2. Kazakyavichyus I.S., Inkhireeva T. A. Gender recognition by voice //
Электронные средства и системы управления: материалы докладов XIV
Международной научно-практической конференции: в 2 ч. – Ч. 2., Томск,
28-30 Ноября 2018. – Томск: В-Спектр, 2018 – C. 282-286
3. Инхиреева Т. А. , Козловских А. В. Квазианалитическое решение
неоднородного дифференциального уравнения с кубической
нелинейностью // Молодежь и современные информационные
технологии: сборник трудов XV Международной научно- практической
конференции студентов, аспирантов и молодых ученых , Томск, 4-7
Декабря 2017. – Томск: ТПУ, 2018 – C. 43-44
4. Inkhireeva T.A. Data mining classification techniques for credit scoring in
banks // Математическое и программное обеспечение информационных,
технических и экономических систем: материалы VI международной
молодежной научной конференции, Томск, 24-26 мая 2018 г. – Томск:
ТГУ, 2018 – С. 362-365

1.Сергеевич С.А. Построение скоринговых карт с использованием модели
логистической регрессии // Интернет-журнал Науковедение. 2014. Vol. 2.
2.Anshu B. Data Preprocessing Techniques for Data Mining // Data Mining
Techniques and Tools for Knowledge Discovery in Agricultural Datasets. New
Delhi, 2011. P. 6.
3.Abbott D. Applied Predictive Analytics: Principles and Techniques for the
Professional Data Analyst. Indianapolis: Wiley, 2014. 427 p.
4.Полищук, Ф.С., Романов А.Ю. КРЕДИТНЫЙ СКОРИНГ: РАЗРАБОТКА
РЕЙТИНГОВОЙСИСТЕМЫОЦЕНКИРИСКАКРЕДИТОВАНИЯ
ФИЗИЧЕСКИХЛИЦ//Новыеинформационныетехнологиив
автоматизированных системах. 2016. Vol. 19.
5.Федресурс. Единый федеральный реестр юридически значимых сведений о
фактахдеятельностиюридическихлиц,индивидуальных
предпринимателей и иных субъектов экономической деятельности
[Electronic resource] // В России за год число граждан-банкротов удвоилось.
2018.
6.Филатова Ю. Число несостоятельных граждан в России выросло в 1,5 раза,
потенциальных банкротов – на 6%. Москва, 2018. 4 p.
7.Piatetsky G. Knowledge Discovery Nuggets [Electronic resource] // CRISP-DM,
still the top methodology for analytics, data mining, or data science projects.
2014.P.1.URL:https://www.kdnuggets.com/2014/10/crisp-dm-top-
methodology-analytics-data-mining-data-science-projects.html(accessed:
25.05.2019).
8.IBM Corporation. IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide. Armonk, 2011. 45 p.
9.SAS Institute Inc. Introduction to SEMMA [Electronic resource]. 2018. URL:
https://documentation.sas.com/?docsetId=emref&docsetTarget=n061bzurmej4j
3n1jnj8bbjjm1a2.htm&docsetVersion=15.1&locale=en.
10.Ng A. Machine learning yearning. 5th ed. deeplearning.ai, 2018. 116 p.
11.Pedregosa F. et al. Scikit-learn: Machine Learning in {P}ython // J. Mach. Learn.
Res. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.
12.Kohavi R. A Study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy Estimation
and Model Selection. 2001. Vol. 14.
13.Little R.J.A. A Test of Missing Completely at Random for Multivariate Data with
Missing Values // J. Am. Stat. Assoc. Taylor & Francis, 1988. Vol. 83, № 404.
P. 1198–1202.
14.RUBIN D.B. Inference and missing data // Biometrika. 1976. Vol. 63, № 3. P.
581–592.
15.Moritz S. et al. Comparison of different Methods for Univariate Time Series
Imputation in R.
16.SAS Institute Inc. Building Credit Scorecards Using Credit Scoring for SAS
Enterprise Miner. Cary, 2014. 21 p.
17.Zekic-Susac M., Sarlija N., Bensic M. Small business credit scoring: a
comparison of logistic regression, neural network, and decision tree models //
26th International Conference on Information Technology Interfaces, 2004.
2004. P. 265-270 Vol.1.
18.Svolba G. Data Preparation for Analytics Using SAS. SAS Institute Inc., 2015.
440 p.
19.Tischler R., Grosser T. Data Preparation – Refining Raw Data into Value. CXP
Group, 2017. 43 p.
20.Huang J. et al. An Empirical Analysis of Three-Stage Data-Preprocessing for
Analogy-Based Software Effort Estimation on the ISBSG Data // 2017 IEEE
International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS).
2017. P. 442–449.
21.Nalić J., Švraka A. Importance of data pre-processing in credit scoring models
based on data mining approaches // 2018 41st International Convention on
Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics
(MIPRO). 2018. P. 1046–1051.
22.García V., Marqués A.I., Sánchez J.S. Improving Risk Predictions by
Preprocessing Imbalanced Credit Data // Neural Inf. Process. 2012. Vol. 7664.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Татьяна П. МГУ им. Ломоносова 1930, выпускник
    5 (9 отзывов)
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по и... Читать все
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по истории. Увлекаюсь литературой и темой космоса.
    #Кандидатские #Магистерские
    11 Выполненных работ
    Татьяна Б.
    4.6 (92 отзыва)
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские ди... Читать все
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские диссертации, курсовые работы средний балл - 4,5). Всегда на связи!
    #Кандидатские #Магистерские
    138 Выполненных работ
    Евгения Р.
    5 (188 отзывов)
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и со... Читать все
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и создаю красивые презентации. Сопровождаю работы до сдачи, на связи 24/7 ?
    #Кандидатские #Магистерские
    359 Выполненных работ
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Анна В. Инжэкон, студент, кандидат наук
    5 (21 отзыв)
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссе... Читать все
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссертаций. Работала в маркетинге. Практикующий бизнес-консультант.
    #Кандидатские #Магистерские
    31 Выполненная работа

    Другие учебные работы по предмету

    Интеллектуальный анализ текстовых данных с rnприменением методов машинного обучения
    📅 2019год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)