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征信数据的关联规则挖掘方法研究的中期报告

一、研究背景和意义

随着金融市场的不断发展和个人征信体系的日益完善，个人征信数据已经逐渐成为金融机构和商业机构决策的重要依据。对于金融机构和商业机构来说，准确的征信数据能够帮助他们更好地判断借款人的信用风险，从而制定更加科学的贷款策略和风险控制策略。因此，对征信数据的分析和挖掘已经成为当前的热点和难点问题。

在征信数据分析和挖掘中，挖掘个人征信数据之间的关联规则是一种非常有效的分析方法，可以帮助分析人员更好地发现不同征信属性之间的相关性和统计规律，为机构提供更好的风险预测和管理策略。因此，在当前的背景下，对征信数据的关联规则挖掘方法进行研究具有重要的理论和应用意义。

二、研究进展

在前期的研究中，我们通过对征信数据的分析和挖掘，针对所采集的数据集，通过数据清洗、特征提取和数据预处理等方法，得到了一个清洗后的数据集，并利用关联规则挖掘算法对其进行了初步的挖掘和分析。初步结果表明，在挖掘过程中发现了一些有趣的数据统计特征和规律，包括不同征信属性之间的相关性、不同人群之间的差异等。

三、研究计划

在本期的研究中，我们将针对前期研究中发现的问题和不足，进一步深入研究征信数据的关联规则挖掘方法，并将其应用到不同的数据集中，以探究征信数据间更加复杂的关联和规律。具体计划如下：

1.对数据集进行再次清洗和预处理，以保证数据的可靠性和有效性。

2.尝试应用数据挖掘算法来寻找数据集中的相关规律和关联性，包括关联规则、频繁项集等。

3.对挖掘结果进行进一步分析和解释，尝试发现其中存在的潜在规律和特征。

4.对研究中发现的问题进行总结和分析，提出进一步研究的方向和思路。

通过以上研究计划，我们希望能够进一步深入研究征信数据的关联规则挖掘方法，为金融机构和商业机构提供更加精准和科学的风险预测和管理策略，并促进征信数据的应用和推广。