Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛевенчук, Людмила Борисівна
dc.contributor.authorБоєв, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2023-09-08T17:40:50Z
dc.date.available2023-09-08T17:40:50Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 135 с., 26 рис., 9 табл., 47 джерел, 2 додатки. Тема: Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних. У роботі розглянуті різні моделі класифікації для визначення кредитного скорингу клієнтів банків. Об’єкт дослідження: застосування методів інтелектуального аналізу для визначення кредитного скорингу клієнтів фінансових установ. Предмет дослідження: методи машинного навчання та інтелектуального аналізу даних та засоби їх застосування. Мета роботи: розробка програмного забезпечення для кредитного скорингу в банківській сфері на основі даних про клієнта. Створено програмне забезпечення у вигляді моделей для визначення кредитного скорингу для клієнтів фінансових установ на мові програмування Python. Для розробки моделі був використаний набір даних із сайту Kaggle.uk
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 135 pages, 26 figures, 9 tables, 47 sources, 2 appendices. Theme: Analysis and forecasting of credit risks in the banking sector The paper considers different types of models for forecasting credit risks in the banking sector. Object of research: the use of machine learning methods to predict risk in the banking sector based on customer data. Subject of research: machine learning methods and their application in the field of risk identification. Purpose: to develop software for automatic risk identification in the banking sector based on machine learning algorithms. In the study, several models were created using Python to predict the risks of loan defaults by customers. We used an open dataset from the Kaggle website.uk
dc.format.extent135 с.uk
dc.identifier.citationБоєв, Д. С. Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Сістемній аналіз / Боєв Дмитро Сергійович. – Київ, 2023. – 135 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60110
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectбанківський скорингuk
dc.subjectансамблеві моделіuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectcredit risksuk
dc.subjectensemble modelsuk
dc.titleСистема кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Boiev_bakalavr.pdf
Розмір:
3.12 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи