Ngành công nghiệp ngân hàng trên thếgiới đã trải qua một sựthay đổi to lớn trong
cách thức kinh doanh được thực hiện. Ngành ngân hàng đã bắt đầu nhận ra sựcần thiết của
các kỹthuật nhưkhai phá dữliệu, các kỹthuật đó có thểgiúp họcạnh tranh trên thịtrường.
Các ngân hàng hàng đầu đã và đang sử dụng các công cụ khai phá dữ liệu (DM: Data
Mining) cho việc phân khúc khách hàng và lợi nhuận,chấm điểm tín dụng và phê duyệt,
quảng bá và bán sản phẩm, phát hiện các giao dịch gian lận, vv
Có nhiều phương pháp phân lớp được đềxuất, tuy nhiên không có phương pháp tiếp
cận phân loại nào là tối ưu và chính xác hơn hẳn những phương pháp khác. Dù sao với mỗi
phương pháp có một lợi thếvà bất lợi riêng khi sửdụng. Một trong những công cụkhai phá
tri thức hiệu quảhiện nay là sửdụng cây quyết định đểtìm ra các luật phân lớp. Với mong
muốn nghiên cứu vềviệc ứng dụng cây quyết định đểphân loại khách hàng của Ngân hàng
thương mại, tôi đã chọn đềtài “Ứng dụng cây quyết định đểphân loại khách hàng vay vốn
của Ngân hàng thương mại” làm luận văn tốt nghiệp.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu các vấn đềcơbản của thuật toán xây dựng cây quyết định ID3, cài đặt và
đánh giá thuật toán đó; bước đầu áp dụng mô hình cây quyết định (ID3: Decision Tree) đã
xây dựng vào việc phân loại khách hàng vay vốn của Ngân hàng thương mại.
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• Tìm hiểu thuật toán khai phá dữliệu ID3 đểphân loại khách hàng dựa trên dữliệu
ngân hàng đã có.
• Cài đặt và thửnghiệm với dữliệu là các tập tin Excel.
Phương pháp nghiên cứu
• Phương pháp nghiên cứu tài liệu: Phân tích và tổng hợp các tài liệu vềkhai phá dữ
liệu sửdụng thuật toán vềDecision Tree có thuật toán ID3, phân loại dữliệu, mô
hình dựbáo.
• Phương pháp thực nghiệm: Ứng dụng kết hợp kỹ thuật phân loại và mô hình cây
quyết định đểphân loại khách hàng vay vốn của Ngân hàng thương mại.
