数据挖掘——银行客户违约预测（决策树也可以很简单）

案例背景

当银行发放信用卡和贷款的时候，可以根据违约情况是否需要贷款给客户等重要决策。银行想通过客户借贷状况来衡量客户的还款能力，以决定是否发放贷款给客户，同时也为了降低传统审核的能力，减少人工核贷的失误，这里以某银行700位客户的数据对违约情况进行分析。

数据展示

指标：年龄、学历水平、居住时间、任职年限、家庭收入、信用卡债务、其他债务、总债务与收入比、违约情况。

1.读取数据，接入类型节点

2.接入选择节点，将违约情况为空的记录“丢弃”

3.选择分区，定义训练集和测试集

4.采用C5.0建模，用系统默认模型

5.查看规则

6.生成规则集

7.生成规则跟踪节点

8.就可以看到一系列规则

9.查看