数据挖掘技术在信用卡数据仓库中的应用研究的任务书.docx

数据挖掘技术在信用卡数据仓库中的应用研究的任务书

任务书

一、研究背景和意义

信用卡作为一种方便快捷的支付工具，已经成为现代消费生活中不可或缺的一部分，信用卡发放机构对客户获得信用额度和授信额度的决策非常关键，需要兼顾风险控制和客户诉求。在这个背景下，信用卡数据仓库建设成为信用卡发放机构信息化建设的必要组成部分。构建完善的信用卡数据仓库可以帮助信用卡发放机构更好地实现风控和客户管理，从而提高客户满意度和经济效益。

随着数据仓库和数据挖掘技术的成熟，信用卡数据仓库的构建和优化变得越来越容易。数据挖掘技术可以对庞大的信用卡数据进行分析和挖掘，帮助信用卡发放机构发现隐藏在数据背后的规律和关联，提供数据决策支持，优化客户体验和风险控制效果。因此，本研究旨在探讨数据挖掘技术在信用卡数据仓库中的应用及其价值。

二、研究内容和方法

本研究拟从以下几个方面展开：

1.信用卡数据仓库建设的现状与存在问题分析。

2.数据挖掘技术在信用卡数据仓库中的应用方法研究。

3.客户信用评估模型的构建和优化。

4.信用卡风险预警模型的构建和优化。

本研究将采取文献研究、案例分析、数据挖掘技术应用实验等方法，通过对信用卡数据仓库中的数据进行挖掘和发现，深入分析客户行为、还款情况、逾期率等数据指标，结合实际案例，构建客户信用评估模型和风险预警模型，以提高信用卡发放机构的风险控制和决策水平。

三、预期成果

1.深入了解信用卡数据仓库建设现状和存在问题。

2.研究数据挖掘技术在信用卡数据仓库中的应用方法，探讨如何提高数据挖掘的效率和准确度。

3.利用数据挖掘技术构建客户信用评估模型和风险预警模型，提高信用卡发放机构决策水平和风险控制效果。

4.得出研究结论和启示，为信用卡发放机构提供决策支持和参考。

四、研究计划和进度安排

1.第一阶段：文献梳理和背景调研。预计耗时1个月。

2.第二阶段：数据挖掘技术应用实验和模型构建。预计耗时3个月。

3.第三阶段：模型优化和结果分析。预计耗时2个月。

4.第四阶段：撰写研究报告和论文。预计耗时1个月。

五、参考文献

1.陈维义.基于数据挖掘技术的信用卡风险控制研究[J].现代财经(学术版),2019(04):86-89.

2.衣优.数据挖掘在信用卡风险管理中的应用研究[D].上海大学硕士学位论文,2018.

3.钟泰.数据挖掘在信用卡分析中的应用[J].计算机工程与设计,2016,37(1):192-196.

4.杜海滨,王志云.基于数据挖掘技术的信用卡客户逾期预测模型研究[J].中国商业界,2017(27):168-169.

5.黄煜刚,杨维,高峰.基于数据挖掘的信用卡投诉预测研究[J].机电工程,2018,35(9):114-117.