1 .Sơ lược về khai phá dữ liệu
3.3 Sử dụng phần mềm WEKA giải quyết bài toán
3.3.3 Đánh giá và kiến nghị
Với một bộ CSDL nhỏ tuy chưa đủ để khái quát nhưng với những tri thức đã rút trích được ở trên đã chứng tỏ tiềm năng rất lớn của cây quyết định trong KPDL đối với việc giải quyết yêu cầu bài toán đã nêu.
Cần lưu ý rằng trong tập các luật sinh ra từ cây quyết định, có thể có những luật khơng phù hợp với thực tế (thậm chí đơi khi mâu thuẫn). Các luật đưa ra cũng chỉ cung cấp thêm thông tin, hỗ trợ, gợi ý thêm trong quá trình xếp hạng tín dụng hỗ trợ quyết định cho vay chứ khơng hồn tồn dựa vào, áp dụng các luật này một cách cứng nhắc, tùy vào từng trường hợp cụ thể, từng khách hàng mà có thể áp dụng một cách linh hoạt, khéo léo.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3:
Chương 3 đã phát biểu được bài toán, cài đặt và chạy thử được một phần nhỏ dữ liệu trong kho dữ liệu khổng lồ về khách hàng cá nhân vay tín chấp tại ngân hàng và đã rút trích ra được một số tri thức. Chương này đã áp dung những lý thuyết từ chương 2 trên. Tuy những tri thức rút ra cịn ít nhưng cũng thể hiện được tính đúng đắn của các cơ sở lý thuyết đã nêu và cho thấy được dữ liệu có giá trị vơ cùng to lớn,
Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá
nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thương việt nam( techcombank)
tới, em sẽ cố gắng nghiên cứu thêm một số thuật toán khác phù hợp hơn với mức
Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thương việt nam( techcombank)
KeT LUậN
Luận văn tập trung nghiên cứu lý thuyết và áp dụng phần mềm weika để tìm ra luật quyết định trên bộ dữ liệu của ngân hàng. Đây là bước khởi đầu trong quá trình tìm hiểu những vấn đề cần quan tâm khi giải quyết các bài toán khai phá dữ liệu trong thực tế.
Bộ dữ liệu trong luận văn còn nhỏ nên chưa mang lại nhiều ý nghĩa thực tiễn. Tuy nhiên cũng có một số kết quả ban đầu là phát hiện tri thức từ bộ dữ liệu này.
-I- Những kết quả mà luận văn đã thực hiện:
+ Về lý thuyết, luận văn tập trung tìm hiểu các kỹ thuật phân loại, phân cụm truyền thống và các phương pháp cải tiến chúng.
+ Về thực tiễn, luận văn đã đưa ra các kết quả cài đặt thử nghiệm trên bộ dữ liệu của Ngân hàng bao gồm các kết quả phân loại, phân lớp, cải tiến chất lượng phân lớp.
Qua quá trình thực nghiệm và nghiên cứu lý thuyết có thể đưa ra một số kết luận như sau:
• Khai phá dữ liệu sẽ hiệu quả hơn khi bước tiền xử lý, lựa chọn thuộc tính, mơ
hình
được giải quyết tốt.
• Sử dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng có ưu điểm hơn phương pháp
truyền thống là có thể thực hiện tự động trên máy tính, thời gian thực hiện nhanh chóng, .. .Tuy hiệu quả chưa cao nhưng có thể coi sử dụng cây quyết định như một
phương pháp mới trong việc nâng cao chất lượng tín dụng trong ngân hàng. -I- Với những gì mà luận văn đã thực hiện, các hướng phát triển sau này của luận
văn như sau:
• Độ chính xác phân lớp, phân loại phụ thuộc vào nhiều yếu tố như chất lượng dữ
liệu, thuật toán cài đặt, phương pháp tính độ tương đồng của các đối tượng dữ liệu.
Ngồi ra, các giá trị khuyết hay các thuộc tính dư thừa cũng phần nào làm ảnh hưởng đến chúng. Vì vậy hướng phát triển sau nàylà xử lý các giá trị khuyết, phát
hiện và loại bỏ các thuộc tính dư thừa, cải tiến phương pháp tính độ tương đồng,...
nhằm nâng cao chất lượng và tốcđộ phân lớp, phân loại.
• Tiến hành cài đặt và tiếp tục nghiên cứu nhiều kỹ thuật khai phá dữ liệu hơn
nữa,
đặc biệt là triển khai giải quyết các bài toán cụ thể trong thực tế.
Nguyễn Thị Thùy Trang - K14HTTTB
dần đưa những kiến thức đó áp dụng được vào nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, an ninh quốc phòng, phục vụ cho cuộc sống chúng ta.
Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thương việt nam( techcombank)
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. PGS.TS Đỗ Phúc (2006), Giáo trình Khai thác dữ liệu, NXB Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
2. Tài liệu nội bộ do Ngân hàng Kỹ Thương Việt Nam- Techcombank cung cấp.
Danh mục các website:
3. Trang wekipedia:
http://vi.wikipedia.org/wiki/Khai ph%C3%A 1 d%E1%BB%AF li%E1%BB% 87u
4. Trang chủ của Ngân hàng Kỹ Thương Việt Nam- Techcombank
https://www.techcombank.com.vn/trang-chu
5. Trang :
http://data-mining.business-intelligence.uoc.edu/home/j48-decision-tree
6. Trung tâm tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC):
http://www.creditinfo.org.vn/index.php?option=com content&task=view&id=9 6&Itemid=9