Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Khai thác và phân tích dữ liệu nhằm quản lý rủi ro trong giao dịch tín dụng

Đề tài nghiên cứu quy trình quản lý hoạt động rủi ro tín dụng Ngân hàng. Từ những hạn chế trong thực tế vận hành quy trình quản lý rủi ro tín dụng, tác giả đề xuất xây dựng mô hình quản lý rủi ro bằng phương pháp khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Khai thác và phân tích dữ liệu nhằm quản lý rủi ro trong giao dịch tín dụng ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM TRUNG KIÊN KHAI THÁC VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẰMQUẢN LÝ RỦI RO TRONG GIAO DỊCH TÍN DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM TRUNG KIÊN KHAI THÁC VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẰMQUẢN LÝ RỦI RO TRONG GIAO DỊCH TÍN DỤNG Ngành: Kỹ Thuật Phần Mềm Chuyên ngành: Kỹ Thuật Phần Mềm Mã số: 8480103.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TINNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN TRỌNG HIẾU Hà Nội – 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng những nghiên với đề tài “Khai thác và phân tíchdữ liệu nhằm quản lý rủi ro trong giao dịch tín dụng” được trình bày trong luậnvăn này là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của thầy giáoTS. Trần Trọng Hiếu, không sao chép lại của người khác. Tất cả các nguồn tàiliệu tham khảo, các công trình nghiên cứu liên quan đều được trích dẫn cụ thể. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nếu có bất kỳ phát hiện nào về sự saochép mà không có trích dẫn trong tài liệu tham khảo. LỜI CÁM ƠN Em xin chân thành cám ơn thầy giáo TS. Trần Trọng Hiếu người đã nhiệt tìnhhướng dẫn, chỉ bảo trong suốt quá trình hoàn thành luận văn này cũng như cả giaiđoạn bắt đầu xây dựng đề cương xác định hướng nghiên cứu của luận văn. Em xin chân thành cám ơn toàn thể quý thầy cô trong Khoa CNTT đã tậntình truyền đạt những kiến thức quý báu cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợinhất cho em trong quá trình học tập nghiên cứu. Tôi xin chân thành cám ơn ban lãnh đạo, đồng nghiệp tại Trung tâm Côngnghệ Thông tin – Ngân hàng Vietinbank đã tạo rất nhiều điều kiện cho tôi trongviệc nghiên cứu và thực hiện luận văn. Xin chân thành cảm ơn gia đình, các học viên trong lớp Cao học K22 đãhỗ trợ cho tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện đềtài luận văn thạc sĩ một cách hoàn chỉnh. Tôi xin cám ơn đề tài cấp Đại học Quốc Gia Hà Nội mã số: QG.19.23 Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Tác giả luận văn Phạm Trung Kiên MỤC LỤCLỜI CAM ĐOAN ................................................................................................. iLỜI CÁM ƠN ...................................................................................................... iiDANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................... viDANH MỤC HÌNH VẼ .................................................................................... viiGIỚI THIỆU ........................................................................................................ 1CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU ................................. 3 1.1. Khai phá dữ liệu là gì? .............................................................................. 3 1.2. Lợi ích của Khai phá dữ liệu .................................................................... 3 1.3. Các bước chính trong khai phá dữ liệu..................................................... 4 1.4. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu ................................................................... 5 Kỹ thuật phân lớp ............................................................................... 5 Kỹ thuật phân cụm ............................................................................. 5 Kỹ thuật phân tích luật kết hợp .......................................................... 5 Kỹ thuật bài toán hồi quy ................................................................... 5 Kỹ thuật dự đoán ................................................................................ 5 Kỹ thuật phân tích chuỗi .................................................................... 6 Kỹ thuật phân tích độ lệch.................................................................. 6 1.5. Các thuật toán phân lớp ............................................................................ 6 Rừng ngẫu nhiên - Random Forest .................................................... 6 Hồi quy logistic - Logistic Regression ............................................... 7 Cây quyết định - Decision tree ........................................................... 7 Phân lớp sác xuất - Navie Bayes ....................................................... ...