| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Datizraces un lēmumu pieņemšanas metožu mijiedarbība kredītu piešķiršanā |
| Title in English |
Collaboration of Data Mining and Decision Support Methods in Credit Granting |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Dr. sc. ing. Ludmila Aleksejeva |
| Reviewer |
Dr. sc. ing. Sergejs Paršutins |
| Abstract |
Esošais sabiedrības modelis kā pašsaprotamu mūsdienās uztver hipotekārā kredīta ņemšanu sava nekustamā īpašuma iegādei. Kredīta piešķiršanas process liela pieteikumu skaita gadījumā bankai aizņem ievērojamus laika resursus. Lai šo procesu saīsinātu un uz pārrunām bankā aicinātu tikai potenciālus klienta ņēmējus, kas atbilst bankas noteiktiem kritērijiem, darba autors piedāvā darbību secību, kas bankai saīsinātu kredīta piešķiršanas lemšanas procesu.
Darba mērķis ir, izmantojot datizraces un lēmumu pieņemšanas metodes, izstrādāt pieeju, kas norādīs, kuram klientam var piešķirt nepieciešamo kredīta summu. Mērķa sasniegšanai tiek izpētīta kreditēšanas problēmsfēra un mijiedarbības metodes, no kurām izvēlas piemērotāko, kā arī veic eksperimentālo daļu ar ģenerēto datu kopu, izstrādājot algoritmu potenciālo hipotekāro kredītu saņēmēju noteikšanai.
No aprakstītajām piecām metodēm izvēlas piemērotāko darba praktiskajai daļai – secīga datizraces un lēmumu pieņemšanas pielietošana. Vispirms izmanto datizraces metodes – datu pirmapstrādi, kuras laikā apstrādā no mācību arhīva paņemtu iedzīvotāju ienākumu datu kopu, izmantojot datu attīrīšanu un diskretizāciju, kā arī datu kopas klasifikāciju, kur, izmantojot Naivo Baijesa klasifikatoru, C4.5 algoritmu un K-tuvāko kaimiņu algoritmu nosaka datu kopas veiktspēju, specifiskuma un jūtīguma vērtības. Klasifikāciju veic pēc datu kopas atribūtu svarīguma noteikšanas, kur atlasa tikai svarīgākos atribūtus, pārējos atmetot. Praktikās daļas noslēgumā izstrādāts izplūdušās loģikas algoritma modelis, kas nosaka, kuram klientam var piešķirt vēlamo kredīta summu.
Darba apjoms - 79 lpp., 9 tabulas, 16 attēli un 3 pielikumi. |
| Keywords |
Datizrace, lēmumu pieņemšana, mijiedarbību, kredīts, izplūdusī loģika |
| Keywords in English |
Data mining, Decision supprt, collaboration, loans, fuzzy logic |
| Language |
lv |
| Year |
2016 |
| Date and time of uploading |
06.06.2016 13:33:27 |
