1、“.....根据最新的解释，又被译为资料探勘和数据采矿，是从大量数据中通过定的算法搜索隐藏于其中信息的过程。实现的方法主要有如统计在线分析处理机器学习和专家系统等数据挖掘在个人贷款潜在风险客户识别中的应用论文原稿对通过验证的风险隐患的客户采取相应措施，如加强贷后检查关注还款能力的变化评估抵押物价值的变化，甚至是提前收回贷款知识运用，由于市场环境变化可能导致不同行业的周期性违约概率变化又如客户自身交易模型值等多个基本数据作为变量......”。

2、“.....对贷款已经成为不良的客户进行标记，再根据选定的数据和模型，通过简单高效的值聚类方法将存量贷款客户聚类，在聚类结果中将己标记的数据，如银行账户的交易流水数据贷款余额逾期次数级分类关联数据等信息系统自动收集和按固定规则自动更新的结构化数据。银行内的应用数据挖掘的实施步骤大体可以分为问题定位数据准备数据挖掘结果验证知个人贷款特征个人贷款是银行的零售主要业务，和对公贷款客户相比......”。

3、“.....是数据挖据理想的研究对象。客户在商业银行的数据按照性质可分为静态数据区域内的效果将比总行层面的数据扫描好得多。个人贷款分类及特征贷款的级分类商业银行目前仍然采用脱期法对逾期贷款进行级分类，并进行相应坏账准备计提及核算未逾期贷款为正常类逾期天内为关注类逾期天为行目前仍然采用脱期法对逾期贷款进行级分类，并进行相应坏账准备计提及核算未逾期贷款为正常类逾期天内为关注类逾期天为次级类逾期天为可疑类逾期天以上为损失类后类贷款......”。

4、“.....客户在商业银行的数据按照性质可分为静态数据半静态数据和动态数据类。其中静态数据为客户的姓名性别身份证号码出生地等不可修改的数据半静态数据为客户的年龄学历电话工作地所屬行业等可修改数据动态数变化，甚至是提前收回贷款知识运用，由于市场环境变化可能导致不同行业的周期性违约概率变化又如客户自身交易习惯的改变也会导致数据挖掘结果的臵信度的降低，所以对数据挖掘模型的更新是非常有必要的......”。

5、“.....即次级可疑损失类被统称为不良贷款，不良贷款额在贷款总额中的占比就是不良贷款率，这个最重要的信贷风险指标。级的，然而在如此海量的数据中进行潜在客户的甄别，就必须用上数据挖掘的相关技术。同时，由于银行网点分布广泛，不同地域的文化教育商业经济水平的差异，在挖掘结论上将会是大相径庭的，故对课题研究在户进行标记，再根据选定的数据和模型，通过简单高效的值聚类方法将存量贷款客户聚类......”。

6、“.....需要引入业务部门的专家评估，由于存，不良贷款额在贷款总额中的占比就是不良贷款率，这个最重要的信贷风险指标。数据挖掘在个人贷款潜在风险客户识别中的应用论文原稿。交易流水数据的处理模型模型交易数据在银行中的日增量都是以为商业银行通过发放给客户银行卡及衍生品产生的数据，如银行账户的交易流水数据贷款余额逾期次数级分类关联数据等信息系统自动收集和按固定规则自动更新的结构化数据......”。

7、“.....个人贷款特征个人贷款是银行的零售主要业务，和对公贷款客户相比，个人贷款客户拥有着原始信息不可修改交易流水数据粘度高等特点，是数据挖据理想的研究对着些客户交易行为数据过少还款行为受客观条件约束等不可抗力影响的情况，所以需要对聚类出来的结果需要验证。对通过验证的风险隐患的客户采取相应措施......”。

8、“.....根据定位的问题可将客户数据中的性别年龄所属行业，动态数据中的交易流水模型值等多个基本数据作为变量，按照违约指数公式进行建模数据挖掘，对贷款已经成为不良的据挖掘，根据最新的解释，又被译为资料探勘和数据采矿，是从大量数据中通过定的算法搜索隐藏于其中信息的过程。实现的方法主要有如统计在线分析处理机器学习和专家系统等。数据挖掘在个人贷款潜在风险客户摘要不良贷款是银行业金融机构信贷风险的重要参考指标......”。

9、“.....笔者选取了商业银行分行的存量个人贷款客户作为研究样本，通过对客户多维度数据属性的分类交易行惯的改变也会导致数据挖掘结果的臵信度的降低，所以对数据挖掘模型的更新是非常有必要的。如新增核心字段的变量调整部分核心字段变量的权重等。数据挖掘在个人贷款潜在风险客户识别中的应用论文原稿。风险客户的高相似度正常和关注类客户进行甄别结果验证，需要引入业务部门的专家评估......”。