本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺作為P2P網(wǎng)絡(luò)金融的載體,具有信息透明度高、借款人可信度高、風(fēng)險(xiǎn)較低以及操作簡單等特點(diǎn)。隨著P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺的借貸記錄的逐漸遞增,歷史數(shù)據(jù)量越來越龐大,而這些歷史數(shù)據(jù)只是堆積在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中,并沒有得到有效的利用。P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺對挖掘其隱藏在數(shù)據(jù)背后有用信息的工作還很少。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺的管理之中,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺的現(xiàn)存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而為借款人、出款人和平臺管理人員提供服務(wù)與建議就成為P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺在發(fā)展過程中面臨的新的課題。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決國內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)金融平臺所遇到的問題,并以幫友貸為研究對象,以weka為數(shù)挖掘工具。研究大致分為三個部分：(1)出于平臺對用戶的管理方面的欠缺,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析,提出關(guān)于用戶管理方面的解決方案,為幫友貸平臺如何進(jìn)行用戶管理等方面提供建議。(2)由于借貸的雙方不認(rèn)識,出款人對借款人的各方面信息并不能完全掌握,存在著借貸雙方的信息不對稱。出款人只能綜合P2P網(wǎng)絡(luò)金融所列示的信息進(jìn)行判斷,大致估計(jì)投資的風(fēng)險(xiǎn)和收益來決定是否投標(biāo)。在P2P網(wǎng)絡(luò)金融中并不是所有的借款能得到出款人的投資,有相當(dāng)一部分的借款在時(shí)限內(nèi)得不到足夠的投資而導(dǎo)致流標(biāo)。這樣不僅使借款人不能得到借款,同時(shí)也會給出款人的收益帶來影響。因此,提出運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的logistic回歸算法,對滿標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,找出出款人投標(biāo)時(shí)所看重的要素。(3)由于互聯(lián)網(wǎng)金融是一個新興的金融的模式,且借款人大多數(shù)都是第一次借款,對借款的利率的設(shè)定、借款償還時(shí)間、借款類型和投標(biāo)類型的選擇等問題不知道如何做。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析,提出已經(jīng)成功的借款交易中所隱含的信息,為幫友貸平臺的借款人提供指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：P2P WEKA 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析12-16
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 P2P網(wǎng)絡(luò)金融研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘在P2P網(wǎng)絡(luò)金融中的應(yīng)用14-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容及研究框架16-18
• 2 相關(guān)理論和技術(shù)概述18-27
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘18-23
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的方法18-22
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)22-23
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘工具23-24
• 2.2.1 WEKA23-24
• 2.3 P2P網(wǎng)絡(luò)金融24-27
• 2.3.1 P2P網(wǎng)絡(luò)金融的模式25-27
• 3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的需求分析27-32
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的研究主體27-28
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的總體需求28-29
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的詳細(xì)需求29-32
• 3.3.1 用戶管理29-30
• 3.3.2 滿標(biāo)預(yù)測30-31
• 3.3.3 借款分析31-32
• 4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的模型設(shè)計(jì)32-41
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的整體設(shè)計(jì)32-33
• 4.2 數(shù)據(jù)管理平臺設(shè)計(jì)33-34
• 4.2.1 數(shù)據(jù)說明33
• 4.2.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理33-34
• 4.3 用戶管理模型設(shè)計(jì)34-37
• 4.3.1 基與RFM模型的變量選擇34-35
• 4.3.2 用戶管理模型的設(shè)計(jì)35-37
• 4.4 滿標(biāo)預(yù)測的模型設(shè)計(jì)37-38
• 4.4.1 滿標(biāo)預(yù)測模型的變量選擇37
• 4.4.2 滿標(biāo)預(yù)測模型的設(shè)計(jì)37-38
• 4.5 借款分析模型的設(shè)計(jì)38-41
• 4.5.1 借款分析模型的變量選擇38-39
• 4.5.2 借款分析模型設(shè)計(jì)39-41
• 5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)金融應(yīng)用的模型實(shí)現(xiàn)41-55
• 5.1 數(shù)據(jù)管理平臺的實(shí)現(xiàn)41-45
• 5.1.1 WEKA連接數(shù)據(jù)庫41-42
• 5.1.2 數(shù)據(jù)管理平臺的實(shí)現(xiàn)42-45
• 5.2 用戶管理的分析模型實(shí)現(xiàn)45-48
• 5.2.1 用戶管理模型的實(shí)現(xiàn)45-47
• 5.2.2 用戶管理模型的應(yīng)用47-48
• 5.3 滿標(biāo)的預(yù)測分析模型實(shí)現(xiàn)48-51
• 5.3.1 滿標(biāo)預(yù)測模型的實(shí)現(xiàn)48-51
• 5.3.2 滿標(biāo)預(yù)測模型的應(yīng)用51
• 5.4 借款分析的實(shí)現(xiàn)51-53
• 5.4.1 借款分析模型的實(shí)現(xiàn)51-53
• 5.4.2 借款分析的應(yīng)用53
• 5.5 小結(jié)53-55
• 6 論文總結(jié)55-57
• 6.1 總結(jié)55
• 6.2 今后研究方向55-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果59-61
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集61

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本文編號：426724