计算机毕设选题推荐：基于Hadoop+Django的贷款审批决策数据挖掘分析系统源码 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习

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Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery数据库MySQL贷款审批决策数据挖掘分析系统-背景随着信贷业务量的不断攀升传统的贷款审批模式在面对海量申请数据时显得有些吃力。银行和金融机构每天要处理成千上万条贷款申请如果单靠人工去核对申请人的收入、负债和信用记录不仅效率特别低还很容易因为主观因素导致评估不准。虽然现在很多机构有了基础的业务系统但大部分只是把数据存起来并没有真正把这些数据用起来去做深度的剖析。特别是对于借款人的违约风险光看表面信息很难判断准。所以怎么从海量的历史信贷数据里找出有价值的规律把那些有潜在高风险的申请筛出来成了贷款审批环节特别头疼的一个问题。这也是为什么现在大家开始把目光投向大数据技术希望能用一套自动化的数据挖掘系统来帮忙分担审批压力让放款决策更有依据。做这个课题的实用价值其实挺实在的。站在业务角度来看这套系统能帮审批人员理清思路通过数据可视化的方式展示贷款金额、期限、利率这些核心指标的分布情况一眼就能看出哪些产品违约率高哪些等级的借款人风险大。借助数据挖掘算法系统能把借款人分成不同的风险群体把异常申请揪出来这给审批决策提供了一个量化的参考减少人工误判的概率。从学习和技术实践的角度来说通过搭建这个系统能完整走通大数据处理的全流程把Hadoop的分布式存储和Spark的批量计算真正用起来解决实际问题而不是停留在理论层面。虽然这只是个毕业设计没办法直接拿到生产环境去跑但这种将业务场景和大数据技术结合的思路对以后从事相关方向的工作还是有一定参考价值的也能给其他做类似系统的同学提供一点借鉴。贷款审批决策数据挖掘分析系统-视频展示基于HadoopDjango的贷款审批决策数据挖掘分析系统贷款审批决策数据挖掘分析系统-图片展示贷款审批决策数据挖掘分析系统-代码展示sparkSparkSession.builder.appName(LoanApprovalSystem).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defcredit_grade_analysis(request):ifrequest.methodPOST:csv_pathrequest.POST.get(csv_path)df_sparkspark.read.csv(csv_path,headerTrue,inferSchemaTrue)df_sparkdf_spark.na.drop(subset[grade,term,isDefault,loanAmnt])df_sparkdf_spark.withColumn(loanAmnt,col(loanAmnt).cast(double))grade_term_dfdf_spark.groupBy(grade,term).agg(count(*).alias(loan_count),avg(loanAmnt).alias(avg_amount),sum(isDefault).alias(default_count))grade_term_dfgrade_term_df.withColumn(default_rate,round(col(default_count)/col(loan_count)*100,2))grade_term_dfgrade_term_df.withColumn(avg_amount,round(col(avg_amount),2))result_rowsgrade_term_df.orderBy(grade,term).collect()response_data[]forrowinresult_rows:item{grade:row.grade,term:row.term}item[loan_count]row.loan_count item[avg_amount]row.avg_amount item[default_rate]row.default_rate response_data.append(item)returnJsonResponse({code:200,data:response_data})returnrender(request,credit_analysis.html)defrisk_clustering_analysis(request):ifrequest.methodGET:df_sparkspark.read.csv(data/train.csv,headerTrue,inferSchemaTrue)features_cols[loanAmnt,annualIncome,dti,interestRate,installment]df_cleandf_spark.na.drop(subsetfeatures_cols)assemblerVectorAssembler(inputColsfeatures_cols,outputColfeatures)df_assembledassembler.transform(df_clean)scalerStandardScaler(inputColfeatures,outputColscaledFeatures,withStdTrue,withMeanTrue)scaler_modelscaler.fit(df_assembled)df_scaledscaler_model.transform(df_assembled)kmeansKMeans(k4,seed1,featuresColscaledFeatures,predictionColcluster)modelkmeans.fit(df_scaled)clustered_dfmodel.transform(df_scaled)cluster_summaryclustered_df.groupBy(cluster).agg(count(*).alias(count),avg(annualIncome).alias(avg_income),avg(dti).alias(avg_dti),avg(isDefault).alias(default_rate))result_listcluster_summary.orderBy(cluster).collect()final_data[{cluster:row.cluster,count:row.count,avg_income:round(row.avg_income,2),avg_dti:round(row.avg_dti,2),default_rate:round(row.default_rate,4)}forrowinresult_list]returnJsonResponse({data:final_data})returnHttpResponse(Method not allowed,status405)defanomaly_detection_analysis(request):ifrequest.methodGET:pandas_dfpd.read_csv(data/train.csv)cols_needed[loanAmnt,annualIncome,dti,interestRate,revolUtil,installment]pandas_df_cleanpandas_df[cols_needed].dropna()spark_dfspark.createDataFrame(pandas_df_clean)assemblerVectorAssembler(inputColscols_needed,outputColfeatures)df_featuresassembler.transform(spark_df)iso_forestIsolationForest(featuresColfeatures,predictionColanomaly,contamination0.05,seed42)iso_modeliso_forest.fit(df_features)predictionsiso_model.transform(df_features)anomaly_countpredictions.filter(col(anomaly)1).count()total_countpredictions.count()anomaly_ratioround((anomaly_count/total_count)*100,2)anomaly_samplepredictions.filter(col(anomaly)1).select(loanAmnt,annualIncome,dti).limit(10).collect()sample_list[{loanAmnt:row.loanAmnt,annualIncome:row.annualIncome,dti:row.dti}forrowinanomaly_sample]returnJsonResponse({total:total_count,anomaly_count:anomaly_count,ratio:anomaly_ratio,samples:sample_list})returnHttpResponse(Error,status400)贷款审批决策数据挖掘分析系统-结语做计算机毕设卡壳了不知道从哪下手别慌这套系统的思路和实现过程我都在文章里掰开了讲希望能帮你理清方向如果内容对你有帮助别忘了点赞、收藏、关注支持一下你的鼓励就是我持续输出的动力。有具体的技术问题欢迎直接在评论区提出来看到都会回复。架构怎么搭、数据怎么跑、模块怎么调咱们公开讨论一起把计算机毕设顺利搞定实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流如果遇到具体的技术问题或其他需求你也可以问我我会尽力帮你分析和解决问题所在支持我记得点赞、收藏再点个关注学习不迷路~~