Показати скорочений опис матеріалу
Використання методів інтелектуального аналізу даних для підвищення точності класифікації споживачів кредитів
| dc.contributor.author | М'ясоїд, Т. О. | |
| dc.contributor.author | Купенко, О. П. | |
| dc.date.accessioned | 2021-11-18T11:56:16Z | |
| dc.date.available | 2021-11-18T11:56:16Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | М'ясоїд Т. О. Використання методів інтелектуального аналізу даних для підвищення точності класифікації споживачів кредитів / Т. О. М'ясоїд, О. П. Купенко // Інформаційні технології: теорія і практика [Електронний ресурс] : тези доповідей 4-тої Всеукраїнської інтернет-конференція здобувачів вищої освіти і молодих учених (Дніпро-Запоріжжя-Харків), 17-19 березня 2021 р.- Дніпро : НТУ "ДП", 2021. – С. 113-114 | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/159445 | |
| dc.description.abstract | Здатність передбачати майбутнє завжди цінувалася дорого. Зараз прогнозування поставлено на твердий математичний ґрунт. І банки користуються цим, впроваджуючи системи автоматизованого скорингу, призначені для оцінки кредитних ризиків фізичних осіб. Скорингові системи – популярний в банківській сфері інструмент оцінки клієнтів, в основі якого закладені статистичні методи. Такі системи дозволяють знизити витрати і мінімізувати операційний ризик за рахунок автоматизації прийняття рішення про надання кредиту | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | НТУ ДП | uk_UA |
| dc.subject | інтелектуальний аналіз даних | uk_UA |
| dc.subject | класифікація | uk_UA |
| dc.subject | научная публикация НГУ 2021 | uk_UA |
| dc.subject | кредит | uk_UA |
| dc.subject | скорингова система | uk_UA |
| dc.title | Використання методів інтелектуального аналізу даних для підвищення точності класифікації споживачів кредитів | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| dc.identifier.udk | 681.3.01 | uk_UA |
