基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估研究的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們的生活越來越離不開電力，也就相應地產(chǎn)生了越來越多的用電需求。為了保證電力系統(tǒng)有序運行，電力部門會對用戶的繳費記錄進行監(jiān)測和評估，以確定用戶的信用風險，對于存在風險的用戶做出適當?shù)奶幚泶胧?。因此，電力部門對于用戶信用風險評估的需求越來越高。傳統(tǒng)上，電力部門對于用戶信用評估主要依靠個人征信機構的信用報告和人工核查。但是隨著大數(shù)據(jù)技術和數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，電力部門可以利用電力系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術分析、挖掘和預測用戶的繳費信息和信用風險。這種方法不僅可以增加用戶的繳費意識，減少電力部門的損失，而且還能提高用戶的滿意度和忠誠度，從而實現(xiàn)雙方的互利共贏。因此，本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā)，研究用戶繳費信用風險評估，建立基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估模型。二、研究目的2.1研究電力用戶的繳費行為和信用風險的關系，探索信用風險的影響因素。2.2建立電力用戶繳費信用風險評估模型，提高電力部門對于用戶信用風險的判斷能力。三、研究內(nèi)容和方法3.1研究內(nèi)容（1）調(diào)查電力用戶的繳費行為和相關信息，建立用戶繳費記錄的數(shù)據(jù)庫。（2）分析電力用戶的繳費行為和信用風險的關系，探討繳費記錄與信用風險的關聯(lián)性。（3）運用數(shù)據(jù)挖掘技術，建立基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估模型。（4）利用建立的模型進行用戶信用風險評估和預測。3.2研究方法（1）調(diào)查問卷法，對電力用戶進行問卷調(diào)查，了解用戶的繳費行為和相關信息。（2）數(shù)據(jù)挖掘技術，運用聚類分析、決策樹分析等數(shù)據(jù)挖掘算法，挖掘出電力用戶繳費信息中潛在的關聯(lián)規(guī)則，以及繳費行為與信用風險之間的關系。（3）評估模型建立，根據(jù)研究結果建立基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估模型。（4）模型驗證和優(yōu)化，對于所建立的模型進行驗證和優(yōu)化，提高模型的預測準確度和穩(wěn)定性。四、預期研究結果通過對電力用戶的繳費記錄進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，可以建立基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估模型，并且可以預測用戶的信用風險，提高對用戶信用風險的判斷能力，為電力部門提供更準確的用戶信用風險評估結果。同時，還可以挖掘出用戶繳費行為與信用風險之間的關系，為電力部門提供更好的用戶服務，提高用戶的滿意度和忠誠度。五、進度安排（1）調(diào)查電力用戶的繳費行為和相關信息，建立用戶繳費記錄的數(shù)據(jù)庫，2021-9至2021-11。（2）分析電力用戶的繳費行為和信用風險的關系，探討繳費記錄與信用風險的關聯(lián)性，2021-11至2022-2。（3）運用數(shù)據(jù)挖掘技術，建立基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶繳費信用風險評估模型，2022-2至2022-7。（4）利用建立的模型進行用戶信用風險評估和預測，2022-7至2022-9。（5）論文撰寫和答辯準備，2022-9至2023-1。六、參考文獻[1]林濤,范業(yè)喬.基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)信用風險評估[J].智能系統(tǒng)學報,2015,10(4):497-501.[2]陳錦煌.基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行信貸風險評估研究[D].成都:西南交通大學,2014.[3]許世柏,