BIG DATA PROCESSING ON THE EXAMPLE OF CREDIT SCORING

Journal of problem in computer science and information technologies, 2023

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/1i32jpcsit2307
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article contains the results of research on the development of a model of a Big Data processing system, analysis and forecasting using Data Mining and machine learning methods in solving the problem of mortgage lending, specifically for analysing, forecasting and determining the solvency of individuals receiving a mortgage loan. The article considers the solution of one of the urgent problems of the banking system - mortgage lending. The main problem is to predict the solvency of mortgage borrowers for a long time using the data mining method. The main task is to implement the process of processing big data based on the developed system that determines the solvency of mortgage borrowers. Currently, the pace of long-term mortgage lending is growing annually, as a result, the timeliness of the research carried out in the article on the development of a model of the mortgage lending system, which clearly predicts the solvency of anyone who wants to get housing and makes appropriate decisions, is very relevant.