基于决策树算法的信贷风险分析与决策系统开题报告
2024-06-20 07:06
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
文 献 综 述一、系统开发的背景及意义当代生活的信贷危机不断产生,信贷风险不断提高,因此产生了基于决策树算法的信贷风险分析以及决策树系统的解决方案,以此来降低信贷所产生的风险[1]。
该项目能够更好的应用于各个银行,能够方便构建更为安全,高效率的信贷网络体系,能够使得各个银行有更低的信贷风险率,更好的满足各个银行扩大自己业务以及发展的前景。
采用了后端框架springboot的技术,通过减少开发和部署时间来提高效率,在微服务,在创建可扩展,高可用性和健壮的应用程序方面受到关注[2]。
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
第一阶段:巩固并且深入学习java基础和java ee各大开源框架的使用,学习决策树算法,学习mysql相关方面的知识以及相应的操作,并搭建所需的应用开发环境。
第二阶段:编写需求分析,收集系统需求内容,画出系统数据流图,建立系统的功能模型;确定系统中的实体、属性、关系,画出 e/r 图,建立系统的数据模型,进行数据库概念模型设计;针对企业用户信贷评级要求,进行机器学习数据收集和准备,然后进行编码,采用结构化程序设计方法进行算法设计,画出程序流程图;进行数据结构设计、数据库物理设计、机器学习建模、信息编码设计、测试用例设计、人机界面设计第三阶段:系统定义本系统旨在实现一个基于决策树算法的信贷风险分析与决策系统该系统采用mvc设计模式和b/s架构,要求具备用户管理(至少包含系统管理员、信贷工作人员、客户三类用户)、信贷产品管理、客户分析(即信贷风险分析)、放款管理(即信贷风险决策)、数据统计等模块。
第四阶段:功能需求包括注册功能,登录功能,用户信贷功能,工作人员管理功能,管理员管理功能第五阶段:数据需求如:用户(id,openid,性别,年龄,地址,信贷记录);工作人员(id,性别,工作记录);管理员(id,管理记录);信贷记录(id,用户,工作人员,办理时间)等。
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