Ứng dụng cây quyết định để phân loại khách hàng vay vốn của Ngân hàng thương mại

MỞ ĐẦU
Lý do chọn đề tài
Ngành công nghiệp ngân hàng trên thế giới đã trải qua một sự thay đổi to lớn trong
cách thức kinh doanh được thực hiện. Ngành ngân hàng đã bắt đầu nhận ra sự cần thiết của
các kỹ thuật như khai phá dữ liệu, các kỹ thuật đó có thể giúp họ cạnh tranh trên thị trường.
Các ngân hàng hàng đầu đã và đang sử dụng các công cụ khai phá dữ liệu (DM: Data
Mining) cho việc phân khúc khách hàng và lợi nhuận,chấm điểm tín dụng và phê duyệt,
quảng bá và bán sản phẩm, phát hiện các giao dịch gian lận, vv
Có nhiều phương pháp phân lớp được đề xuất, tuy nhiên không có phương pháp tiếp
cận phân loại nào là tối ưu và chính xác hơn hẳn những phương pháp khác. Dù sao với mỗi
phương pháp có một lợi thế và bất lợi riêng khi sử dụng. Một trong những công cụ khai phá
tri thức hiệu quả hiện nay là sử dụng cây quyết định để tìm ra các luật phân lớp. Với mong
muốn nghiên cứu về việc ứng dụng cây quyết định để phân loại khách hàng của Ngân hàng
thương mại, tôi đã chọn đề tài “Ứng dụng cây quyết định để phân loại khách hàng vay vốn
của Ngân hàng thương mại” làm luận văn tốt nghiệp.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu các vấn đề cơ bản của thuật toán xây dựng cây quyết định ID3, cài đặt và
đánh giá thuật toán đó; bước đầu áp dụng mô hình cây quyết định (ID3: Decision Tree) đã
xây dựng vào việc phân loại khách hàng vay vốn của Ngân hàng thương mại.
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
· Tìm hiểu thuật toán khai phá dữ liệu ID3 để phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu
ngân hàng đã có.
· Cài đặt và thử nghiệm với dữ liệu là các tập tin Excel.
Phương pháp nghiên cứu
· Phương pháp nghiên cứu tài liệu: Phân tích và tổng hợp các tài liệu về khai phá dữ
liệu sử dụng thuật toán về Decision Tree có thuật toán ID3, phân loại dữ liệu, mô
hình dự báo.
· Phương pháp thực nghiệm: Ứng dụng kết hợp kỹ thuật phân loại và mô hình cây
quyết định để phân loại khách hàng vay vốn của Ngân hàng thương mại.
Bố cục luận văn:
2
Chương 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu
1.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu
1.2 Một số phương pháp khai phá dữ liệu hiện đại
1.3 Một số phương pháp khai phá dữ liệu thông dụng
1.4 Ứng dụng khai phá dữ liệu trong lĩnh vực khách hàng.
Chương 2 Ứng dụng cây quyết định trong quy trình tín dụng
2.1 Quy trình tín dụng
2.2 Sử dụng cây quyết định để phân loại khách hàng
2.3 Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa vào Entropy
Chương 3 Xây dựng chương trình thử nghiệm và đánh giá
3.1 Giới thiệu bài toán
3.2 Cơ sở dữ liệu
3.3 Cài đặt ứng dụng
3.5 Kết luận