银行客户风险预测系统设计与实现
这是一篇关于银行客户风险分析,Apriori算法,Hadoop数据库,大数据挖掘,风险预测预警的论文, 主要内容为银行业由于其经营服务内容和服务对象的不确定性,导致银行经营的不确定性因素太多,具有较高风险。银行发放贷款的优良状况取决于客户资源优良状况,金融信息化有利于对风险因素的自动监测、评估和预警,降低风险发生的危害,维护金融业正常秩序。本文采用使用大数据挖掘、云计算等技术,结合成熟的Apriori算法数据挖掘分析方法,对银行客户风险进行数字化分析。Apriori算法是数据挖掘中最经典也是最常用的算法之一,然而由于银行客户数据属于海量规模数据,对数据挖掘算法的性能提出了更高的要求。本文将采用基于B/S的J2EE体系架构,利用Hadoop数据库对数据进行存储,在此基础上,改进了对银行客户风险关联规则中的Apriori算法。Apriori算法改进的思想是将上三角支持度矩阵与事务二进制向量相融合,从而提高了生成频繁2-项集的速度,旨在改善算法执行效率的同时,保障影响客户风险要素属性之间强关联规则的有效性。根据业务需求,重构了传统手工模式下的银行客户风险评价流程,对每个业务流程进行详细分析。将系统分成客户信息管理、数据信息管理、数据处理、客户风险分析、客户信用预测、系统管理等六个功能模块。本文通过UML建立每个功能模块的用例图,详细阐述每个用例情况,对系统的架构体系和功能模块进行了总体设计,给出了系统功能模块的类图、数据库等详细设计,并基于Java对系统进行了实现。在系统实现中,针对潜在的银行不良贷款及相关风险客户,采用基于Apriori算法的改进,分析风险因子及其相关性,进而总结出一定的规律和结论,建立风险预警模型,这也是本论文所得出的最主要的成果。系统测试结果表明,本文开发的基于Hadoop数据库和改进型Apriori算法的银行客户风险预测系统能够快速提取客户风险情况,与线下人工审核结果相似度达到95%以上,完全能够辅助银行工作人员对客户风险的预测;同时采用大数据分析方法具有高可靠性、高效率,降低了人为信贷因素,对提高银行信贷业务工作效率具有重要的意义。
X公司电商零食新产品上市研究
这是一篇关于新产品上市,流程优化,大数据挖掘,新产品概念,产品测试,4P营销策略的论文, 主要内容为近年来,零食品类中的纯电商模式的新品上市层出不穷。P品牌是X公司于2016年在中国上市的聚焦电商的坚果零食品牌。本文分析了P坚果品牌新品上市过程中遇到的问题,并提出了相关解决方案。本文第一章、第二章、第三章首先阐述了相关行业背景、研究目的、及相关理论研究,随后介绍了休闲零食与坚果行业的发展概况、P品牌从进口转为本土化生产的历程,并分析了P品牌前期本土新品上市失败的原因:传统新品上市模式无法跟上电商不断迭代的消费需求。本文第四章探究了坚果市场的不同新品上市模式,确定了只有通过区分度极强的“突破性创新”才能使得P品牌获得长期的竞争优势,并通过比较不同上市流程,得出了基于大数据挖掘与产品试用的新品开发模式对目前P品牌的现状最具适用性的结论。本文第五章、第六章采用大数据挖掘与产品试用的方法,对目前坚果的关联品类进行了趋势分析,推导出了与薯片品类中风味化趋势进行嫁接的“风味坚果”概念,并根据该产品的消费者画像与电商平台消费数据,推导出了该款的产品沟通、定价、媒体投放、渠道销售策略,并对最终上市效果进行了分析。最后,本文第七章就这套数据挖掘与产品试用的新品开发模式的适用情境进行了总结,并对为了电商新品上市未来发展进行了展望。
X公司电商零食新产品上市研究
这是一篇关于新产品上市,流程优化,大数据挖掘,新产品概念,产品测试,4P营销策略的论文, 主要内容为近年来,零食品类中的纯电商模式的新品上市层出不穷。P品牌是X公司于2016年在中国上市的聚焦电商的坚果零食品牌。本文分析了P坚果品牌新品上市过程中遇到的问题,并提出了相关解决方案。本文第一章、第二章、第三章首先阐述了相关行业背景、研究目的、及相关理论研究,随后介绍了休闲零食与坚果行业的发展概况、P品牌从进口转为本土化生产的历程,并分析了P品牌前期本土新品上市失败的原因:传统新品上市模式无法跟上电商不断迭代的消费需求。本文第四章探究了坚果市场的不同新品上市模式,确定了只有通过区分度极强的“突破性创新”才能使得P品牌获得长期的竞争优势,并通过比较不同上市流程,得出了基于大数据挖掘与产品试用的新品开发模式对目前P品牌的现状最具适用性的结论。本文第五章、第六章采用大数据挖掘与产品试用的方法,对目前坚果的关联品类进行了趋势分析,推导出了与薯片品类中风味化趋势进行嫁接的“风味坚果”概念,并根据该产品的消费者画像与电商平台消费数据,推导出了该款的产品沟通、定价、媒体投放、渠道销售策略,并对最终上市效果进行了分析。最后,本文第七章就这套数据挖掘与产品试用的新品开发模式的适用情境进行了总结,并对为了电商新品上市未来发展进行了展望。
银行客户风险预测系统设计与实现
这是一篇关于银行客户风险分析,Apriori算法,Hadoop数据库,大数据挖掘,风险预测预警的论文, 主要内容为银行业由于其经营服务内容和服务对象的不确定性,导致银行经营的不确定性因素太多,具有较高风险。银行发放贷款的优良状况取决于客户资源优良状况,金融信息化有利于对风险因素的自动监测、评估和预警,降低风险发生的危害,维护金融业正常秩序。本文采用使用大数据挖掘、云计算等技术,结合成熟的Apriori算法数据挖掘分析方法,对银行客户风险进行数字化分析。Apriori算法是数据挖掘中最经典也是最常用的算法之一,然而由于银行客户数据属于海量规模数据,对数据挖掘算法的性能提出了更高的要求。本文将采用基于B/S的J2EE体系架构,利用Hadoop数据库对数据进行存储,在此基础上,改进了对银行客户风险关联规则中的Apriori算法。Apriori算法改进的思想是将上三角支持度矩阵与事务二进制向量相融合,从而提高了生成频繁2-项集的速度,旨在改善算法执行效率的同时,保障影响客户风险要素属性之间强关联规则的有效性。根据业务需求,重构了传统手工模式下的银行客户风险评价流程,对每个业务流程进行详细分析。将系统分成客户信息管理、数据信息管理、数据处理、客户风险分析、客户信用预测、系统管理等六个功能模块。本文通过UML建立每个功能模块的用例图,详细阐述每个用例情况,对系统的架构体系和功能模块进行了总体设计,给出了系统功能模块的类图、数据库等详细设计,并基于Java对系统进行了实现。在系统实现中,针对潜在的银行不良贷款及相关风险客户,采用基于Apriori算法的改进,分析风险因子及其相关性,进而总结出一定的规律和结论,建立风险预警模型,这也是本论文所得出的最主要的成果。系统测试结果表明,本文开发的基于Hadoop数据库和改进型Apriori算法的银行客户风险预测系统能够快速提取客户风险情况,与线下人工审核结果相似度达到95%以上,完全能够辅助银行工作人员对客户风险的预测;同时采用大数据分析方法具有高可靠性、高效率,降低了人为信贷因素,对提高银行信贷业务工作效率具有重要的意义。
基于大数据分析与挖掘的铁路沉降灾害预警模型研究
这是一篇关于铁路地面沉降,干涉雷达,预测预警,大数据挖掘的论文, 主要内容为地面沉降灾害是一种常见的缓变性地质灾害,其具有生成缓慢且防治难度大的特点。严重的地面沉降会对人们的经济生活到来巨大的危害,铁路沿线的地面沉降更是如此。高速铁路对于地面沉降特别敏感,不均匀的沉降不仅降低乘客乘坐的舒适度,更有可能直接威胁到列车的安全。本文课题通过对铁路沿线地面沉降数据进行大数据分析以及大数据挖掘,建立铁路地面沉降预测预警模型。并将预测预警模型应用于铁路地面沉降监测区域进行预测预警。其主要研究工作如下:1.对采集的卫星遥感图像进行预处理,并采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-In SAR)技术计算监测区域的地表时序形变值。将获取的形变值用以监测铁路沿线的地面沉降变化情况。2.对地面沉降灾害的影响因素进行大数据分析,定量给出各个影响因素对地面沉降的影响。对铁路监测场所的地面沉降时间规律进行分析,结果表明隧道和桥梁场所的地面沉降值总体上呈现周期性变化,路基场所的沉降速度则表现为先快后慢。使用Aprioir算法挖掘各铁路场所地面沉降的关联规则,确定地面沉降预测的相关因素。3.对多种时间序列预测模型进行比较分析,选择长短期记忆人工神经网络(LSTM)作为地面沉降预测的基础模型。针对LSTM模型特征提取能力不足导致欠拟合的问题,提出CNN-LSTM组合模型提升特征提取阶段的效果。根据CNN-LSTM预测模型的结果进行地面沉降时空趋势的预测。通过对比实验验证CNN-LSTM预测模型的改进效果,结果表明本模型与单一LSTM预测模型相比,拟合效果更好,在隧道、桥梁、路基三种场所下的平均误差率为0.84%、5.7%、0.55%,符合铁路地面沉降预测的需求。4.结合预测模型获取的预测信息以及铁路沉降灾害风险指标,提出三种场景的铁路地面沉降预警模型。通过该模型可以用于铁路沿线区域的沉降风险预警。实验结果表明本文提出的隧道、桥梁、路基沉降灾害风险预警模型准确率分别为76%,86%,84%,满足预警的要求。5.基于Spring MVC、Bootstrap、My Batis等框架开发实现川藏铁路沿线地面沉降地质灾害在线预警应用功能。该应用功能对铁路沿线地面沉降的预警结果进行大数据可视化呈现,帮助铁路地面沉降监测人员做好预防措施。
基于大数据分析与挖掘的铁路沉降灾害预警模型研究
这是一篇关于铁路地面沉降,干涉雷达,预测预警,大数据挖掘的论文, 主要内容为地面沉降灾害是一种常见的缓变性地质灾害,其具有生成缓慢且防治难度大的特点。严重的地面沉降会对人们的经济生活到来巨大的危害,铁路沿线的地面沉降更是如此。高速铁路对于地面沉降特别敏感,不均匀的沉降不仅降低乘客乘坐的舒适度,更有可能直接威胁到列车的安全。本文课题通过对铁路沿线地面沉降数据进行大数据分析以及大数据挖掘,建立铁路地面沉降预测预警模型。并将预测预警模型应用于铁路地面沉降监测区域进行预测预警。其主要研究工作如下:1.对采集的卫星遥感图像进行预处理,并采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-In SAR)技术计算监测区域的地表时序形变值。将获取的形变值用以监测铁路沿线的地面沉降变化情况。2.对地面沉降灾害的影响因素进行大数据分析,定量给出各个影响因素对地面沉降的影响。对铁路监测场所的地面沉降时间规律进行分析,结果表明隧道和桥梁场所的地面沉降值总体上呈现周期性变化,路基场所的沉降速度则表现为先快后慢。使用Aprioir算法挖掘各铁路场所地面沉降的关联规则,确定地面沉降预测的相关因素。3.对多种时间序列预测模型进行比较分析,选择长短期记忆人工神经网络(LSTM)作为地面沉降预测的基础模型。针对LSTM模型特征提取能力不足导致欠拟合的问题,提出CNN-LSTM组合模型提升特征提取阶段的效果。根据CNN-LSTM预测模型的结果进行地面沉降时空趋势的预测。通过对比实验验证CNN-LSTM预测模型的改进效果,结果表明本模型与单一LSTM预测模型相比,拟合效果更好,在隧道、桥梁、路基三种场所下的平均误差率为0.84%、5.7%、0.55%,符合铁路地面沉降预测的需求。4.结合预测模型获取的预测信息以及铁路沉降灾害风险指标,提出三种场景的铁路地面沉降预警模型。通过该模型可以用于铁路沿线区域的沉降风险预警。实验结果表明本文提出的隧道、桥梁、路基沉降灾害风险预警模型准确率分别为76%,86%,84%,满足预警的要求。5.基于Spring MVC、Bootstrap、My Batis等框架开发实现川藏铁路沿线地面沉降地质灾害在线预警应用功能。该应用功能对铁路沿线地面沉降的预警结果进行大数据可视化呈现,帮助铁路地面沉降监测人员做好预防措施。
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