基于GPS信息的消費金融輔助決策系統(tǒng)的研究與實現
發(fā)布時間：2022-01-19 08:46
隨著我國經濟的快速發(fā)展和互聯網技術的廣泛運用,金融產品不斷創(chuàng)新,其中互聯網消費金融建立起了專業(yè)化的個人消費系統(tǒng),不過消費金融公司向客戶發(fā)放貸款面臨的風險也越來越高,不管是風險控制、產品投放,還是業(yè)務拓展,都需要一套針對客戶人群進行專業(yè)分析的輔助系統(tǒng)。針對消費金融公司二次營銷和投資區(qū)域的決策,本文設計了一套輔助決策系統(tǒng),系統(tǒng)以公司大量的還款記錄良好的貸款客戶的手機GPS數據為基礎,探索研究利用數據挖掘技術,實現對客戶人群GPS信息的數據分析,并且通過可視化顯示出客戶人群活動較為活躍的區(qū)域,重點以區(qū)域熱度為基礎,結合區(qū)域人口基數、區(qū)域政府政策導向等因素,利用決策模型對公司的二次營銷和投資區(qū)域提供輔助決策建議。論文分析了國內外相關領域的研究現狀,確立了研究目標,研究了相關的理論和技術,結合企業(yè)業(yè)務和技術的需求分析,對系統(tǒng)進行了詳細的設計。實現的主要功能有四個部分,包括登陸驗證部分、算法選擇部分、可視化部分、評論分析部分。其中登陸驗證部分主要是對登陸驗證模塊的管理,登陸的用戶名、密碼的設置、密碼的修改以及新用戶注冊等功能。算法選擇部分主要是實現算法模塊的管理,包括GPS信息數據的處理,算法的選...
【文章來源】：遼寧大學遼寧省 211工程院校
【文章頁數】：77 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
消費金融規(guī)模走勢圖
8圖 2-1 系統(tǒng)數據流圖/S 是 Browser/Server 的簡稱。也就是瀏覽器/服務器結構，此結構務器端完成，客戶端只需要一個 Web 瀏覽器，瀏覽器的界面大方，而且本身客戶端負載很低，用戶只需要滿足一個交互界統(tǒng)重要的部分都設置到服務器端，這樣對于系統(tǒng)的開發(fā)來說更
/S 最大的優(yōu)勢就是用戶可以隨時隨地利用一個普通瀏覽器去訪問并且能夠快速的得到響應，不足就是不能適應復雜的功能需求，復戶端軟件的安裝，配合操作系統(tǒng)的相關功能。當然不安裝客戶端軟度講，它的安全性稍低，那么就需要在進行系統(tǒng)開發(fā)的時候，對用行嚴格的設定和技術處理，B/S 的好處是便于擴展，B/S 打破了平乎不受操作系統(tǒng)制約，可用性和易操作性相對比較高。費金融輔助決策系統(tǒng)采用 B/S 開發(fā)架構，公司用戶使用管理員分冊的郵箱、密碼，在任何地方上網即可登陸進入系統(tǒng)，通過瀏覽器，選擇算法參數，服務器端對數據信息進行聚類分析，而后用戶可數據信息以及查看可視化界面，在系統(tǒng)上發(fā)布分析評論，管理員用評論的審核，以及用戶個人賬戶的修改，系統(tǒng)的前端綜合應用 Bo它是基于 HTML、CSS、CS 的開源的 web 開發(fā)工具包，后臺是基于ask 框架開發(fā)。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種面向移動智能手機用戶軌跡停留點提取的時空聚類算法研究[J]. 崔鄧,沈敬偉,周廷剛. 西南師范大學學報(自然科學版). 2016(10)
[2]Map/Reduce框架下的粗糙集空間數據挖掘改進算法[J]. 劉瓊,趙榮,孫立堅. 測繪科學. 2014(05)
[3]基于校園GIS的空間數據挖掘系統(tǒng)原型[J]. 于永玲,李向,宗思生,施進發(fā). 計算機技術與發(fā)展. 2013(12)
[4]一種顧及障礙約束的空間聚類方法[J]. 石巖,劉啟亮,鄧敏,王佳璆. 武漢大學學報(信息科學版). 2012(01)
博士論文
[1]大數據時代的個人信息民法保護[D]. 任龍龍.對外經濟貿易大學 2017
[2]基于用戶特征的社交網絡數據挖掘研究[D]. 廉捷.北京交通大學 2014
[3]中國普惠金融發(fā)展研究[D]. 晏海運.中共中央黨校 2013
[4]基于GPS軌跡和照片軌跡的時空數據挖掘[D]. 王冠男.中南大學 2013
[5]大規(guī)模數據集高效數據挖掘算法研究[D]. 申彥.江蘇大學 2013
[6]移動對象軌跡數據挖掘方法研究[D]. 袁冠.中國礦業(yè)大學 2012
[7]地理信息數據結構處理優(yōu)化應用研究[D]. 王曉理.解放軍信息工程大學 2010
[8]空間數據挖掘的研究[D]. 周海燕.中國人民解放軍信息工程大學 2003
碩士論文
[1]我國P2P網絡借貸平臺的風險控制研究[D]. 蔣丹娜.浙江大學 2017
[2]大數據下的個人征信體系研究[D]. 趙克非.浙江大學 2017
[3]基于大數據征信的商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸風險控制研究[D]. 周大林.安徽大學 2017
[4]基于DBSCAN的自適應非均勻密度聚類算法研究[D]. 王實美.北京交通大學 2017
[5]基于DBSCAN聚類算法的研究與應用[D]. 馮振華.江南大學 2016
[6]基于智能手機軌跡提取停留點的時空聚類算法研究[D]. 崔鄧.西南大學 2016
[7]基于GPS定位技術的車輛行駛里程計算研究與應用[D]. 陳光榮.西南交通大學 2016
[8]基于空間數據挖掘的個性化旅游景點推薦系統(tǒng)研究[D]. 肖政.華中師范大學 2016
[9]kmeans聚類算法的改進及其在信息檢索系統(tǒng)中的應用[D]. 韓雅雯.云南大學 2016
[10]加速最大內積檢索的兩個ball-樹優(yōu)化[D]. 張怡凱.中山大學 2015
本文編號：3596566
【文章來源】：遼寧大學遼寧省 211工程院校
【文章頁數】：77 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
消費金融規(guī)模走勢圖
8圖 2-1 系統(tǒng)數據流圖/S 是 Browser/Server 的簡稱。也就是瀏覽器/服務器結構，此結構務器端完成，客戶端只需要一個 Web 瀏覽器，瀏覽器的界面大方，而且本身客戶端負載很低，用戶只需要滿足一個交互界統(tǒng)重要的部分都設置到服務器端，這樣對于系統(tǒng)的開發(fā)來說更
/S 最大的優(yōu)勢就是用戶可以隨時隨地利用一個普通瀏覽器去訪問并且能夠快速的得到響應，不足就是不能適應復雜的功能需求，復戶端軟件的安裝，配合操作系統(tǒng)的相關功能。當然不安裝客戶端軟度講，它的安全性稍低，那么就需要在進行系統(tǒng)開發(fā)的時候，對用行嚴格的設定和技術處理，B/S 的好處是便于擴展，B/S 打破了平乎不受操作系統(tǒng)制約，可用性和易操作性相對比較高。費金融輔助決策系統(tǒng)采用 B/S 開發(fā)架構，公司用戶使用管理員分冊的郵箱、密碼，在任何地方上網即可登陸進入系統(tǒng)，通過瀏覽器，選擇算法參數，服務器端對數據信息進行聚類分析，而后用戶可數據信息以及查看可視化界面，在系統(tǒng)上發(fā)布分析評論，管理員用評論的審核，以及用戶個人賬戶的修改，系統(tǒng)的前端綜合應用 Bo它是基于 HTML、CSS、CS 的開源的 web 開發(fā)工具包，后臺是基于ask 框架開發(fā)。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種面向移動智能手機用戶軌跡停留點提取的時空聚類算法研究[J]. 崔鄧,沈敬偉,周廷剛. 西南師范大學學報(自然科學版). 2016(10)
[2]Map/Reduce框架下的粗糙集空間數據挖掘改進算法[J]. 劉瓊,趙榮,孫立堅. 測繪科學. 2014(05)
[3]基于校園GIS的空間數據挖掘系統(tǒng)原型[J]. 于永玲,李向,宗思生,施進發(fā). 計算機技術與發(fā)展. 2013(12)
[4]一種顧及障礙約束的空間聚類方法[J]. 石巖,劉啟亮,鄧敏,王佳璆. 武漢大學學報(信息科學版). 2012(01)
博士論文
[1]大數據時代的個人信息民法保護[D]. 任龍龍.對外經濟貿易大學 2017
[2]基于用戶特征的社交網絡數據挖掘研究[D]. 廉捷.北京交通大學 2014
[3]中國普惠金融發(fā)展研究[D]. 晏海運.中共中央黨校 2013
[4]基于GPS軌跡和照片軌跡的時空數據挖掘[D]. 王冠男.中南大學 2013
[5]大規(guī)模數據集高效數據挖掘算法研究[D]. 申彥.江蘇大學 2013
[6]移動對象軌跡數據挖掘方法研究[D]. 袁冠.中國礦業(yè)大學 2012
[7]地理信息數據結構處理優(yōu)化應用研究[D]. 王曉理.解放軍信息工程大學 2010
[8]空間數據挖掘的研究[D]. 周海燕.中國人民解放軍信息工程大學 2003
碩士論文
[1]我國P2P網絡借貸平臺的風險控制研究[D]. 蔣丹娜.浙江大學 2017
[2]大數據下的個人征信體系研究[D]. 趙克非.浙江大學 2017
[3]基于大數據征信的商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸風險控制研究[D]. 周大林.安徽大學 2017
[4]基于DBSCAN的自適應非均勻密度聚類算法研究[D]. 王實美.北京交通大學 2017
[5]基于DBSCAN聚類算法的研究與應用[D]. 馮振華.江南大學 2016
[6]基于智能手機軌跡提取停留點的時空聚類算法研究[D]. 崔鄧.西南大學 2016
[7]基于GPS定位技術的車輛行駛里程計算研究與應用[D]. 陳光榮.西南交通大學 2016
[8]基于空間數據挖掘的個性化旅游景點推薦系統(tǒng)研究[D]. 肖政.華中師范大學 2016
[9]kmeans聚類算法的改進及其在信息檢索系統(tǒng)中的應用[D]. 韓雅雯.云南大學 2016
[10]加速最大內積檢索的兩個ball-樹優(yōu)化[D]. 張怡凱.中山大學 2015
本文編號：3596566
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