金融数据分析与决策在信贷风险评估模型中的应用

金融机构在评估客户信用风险时，常常依赖于数据分析和决策模型。一个基于某股份制商业银行的交易数据的信贷风险评估模型案例。数据选取自银行的客户信贷业务交易数据，包括训练数据集和测试数据集。信用风险评估考虑了多个因素，如征信记录、贷款额度、贷款用途、贷款时间、还款能力和收入稳定性。为了解决高维稀疏特征和样本不平衡等问题，本文运用了Python程序语言和机器学习系统XGBoost进行数据处理、探索、建模和决策分析。结果显示，数据挖掘方法可以帮助金融机构提高信用风险的评估和预测能力，这在金融监管机构中具有重要意义。