摘  要：大数据分析技术是目前备受关注的一个热点问题，应用大数据技术的战略意义，不在于掌握数量庞大的数据信息，而在于对这些有意义和价值的数据进行专业化处理。尤其是对于商业银行的信用业务来说，利用有效的大数据分析技术，能够推动商业银行个人信用评级体系的优化。

本文针对商业银行个人信用评级问题，利用信用模型计分方法，初步得到有效的个人信用评级模型:通过确定好的决定违约概率因素，赋予不同的权重，进而得出客户个人的信用评分，对应不同的信用等级，这样一来就建立起了行之有效的个人信用评级模型，实现客户更为准确的信用评级，从而更好的控制商业银行的信用风险。

关键词：大数据；银行客户；信用体系

目录

摘要

Abstract

一、引言-1

（一）选题背景与意义-1

（二）国内外研究现状-2

（三）已有研究评价-3

（四）本文主要研究问题及研究思路、方法-3

（五）本文主要结论-4

（六）结构安排-5

二、文献综述与概念鉴定-5

（一）文献综述-5

（二）概念鉴定-6

三、基于大数据分析的商业银行个人信用评级因素分析-7

（一）数据采集与处理-7

（二）数据分析-7

（三）商业银行个人信用评级体系指标选取-10

四、基于大数据分析的商业银行个人信用评级指标体系构建-10

（一）指标权重与评定临界-10

（二）基于大数据分析的商业银行信用评级流程-13

五、结束语-14

（一）结论-14

（二）研究展望-15

参考文献