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基于ID3决策树算法的银行特色业务评估分类系统的设计

基于ID3决策树算法的银行特色业务评估分类系统的设计

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作者：周志明广西大学

学位级别：硕士

商业银行为加强与地方性第三方机构的合作,开发建设了大量的本地化特色业务系统与当地第三方机构系统实现互联互通,为第三方系统提供各类资金划转、信贷、业务查询等服务,例如:常见的公共事业缴费类系统、公积金类系统、财税类系统,以... 详细信息

商业银行为加强与地方性第三方机构的合作,开发建设了大量的本地化特色业务系统与当地第三方机构系统实现互联互通,为第三方系统提供各类资金划转、信贷、业务查询等服务,例如:常见的公共事业缴费类系统、公积金类系统、财税类系统,以及资金支付清算类系统等。特色业务系统数量大,种类多,业务开展情况参差不齐。目前存在许多交易量低、网点柜面资源消耗高、失败率高的特色业务系统,长期占用生产环境,运维成本高,客户体验差,造成严重IT资源浪费。因此产生了定期对特色业务进行评估分类的需求,评估分类的结果可作为低产高消耗系统退出生产的依据。目前,银行特色业务的评估分类普遍采用手工统计的方式,存在评估效率低、分析维度单一、准确率不高,以及历史评估分类记录无法追溯的缺点。为改善以上所述现状,本文基于数据挖掘和分类算法的思想,设计开发一套银行特色业务评估分类系统。数据分类分析广泛应用于目标营销、欺诈检测、客户等级划分等实际应用中。ID3算法是用于构建分类决策树的算法之一,通过该算法我们可以构建出决策树,即分类模型,基于分类模型对目标数据进行分类,从而达到我们希望对数据进行层次划分的目的。本文介绍的特色业务评估分类系统基于ID3算法构建特色业务评估分类模型,依赖该模型对现有特色业务运行数据进行分析,可以有效帮助我们更好地全面理解掌握特色业务系统运行产出情况,从而能够对日常生产工作产生重要影响。本文主要从系统分析、系统设计、系统实现几个方面,介绍了系统的工作流程:以银行ESB企业服务总线的路由数据、各个特色业务系统的数据库作为数据源,使用ID3算法构造决策树分类模型,按业务交易的种类、笔数、金额、业务失败率、电子渠道分流率等维度,进行分类分析,将各个特色业务系统的业务处理情况,划分为不同的层次。为了验证系统可行性和成效,本文使用公共事业缴费类系统的交易路由数据作为系统测试数据,通过对ESB交易路由数据进行抽取、变换,分类模型的训练,以及最终的数据分析,得出了公共事业缴费类系统的评估分类的测试结果。评估分类结果与实际系统运行和业务开展情况基本一致,认为系统的设计是可行的、高效的和准确的。系统可推广应用至其他特色业务系统的交易数据分析,以提高银行特色业务评估分类的工作效率和准确度。

关键词：系统效益评估数据挖掘分类决策树 ID3算法

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