Bireysel müşterilerin kredi değerlendirme sonuçlarını en iyi tahmin eden scorecard modelinin oluşturulması

Bu çalışmada amaç, son yıllarda sıklıkla kullanılan Veri Madenciliği (VM) tekniklerini kullanarak bir bankanın kredi değerlendirme sonuçlarını tahmin eden bir scorecard modeli kurmaktır.Bu amaç doğrultusunda çalışmanın birinci bölümünde VM'nin tanımına, ikinci bölümünde VA'na, üçüncü bölümde VM fonksiyonlarına ve dördüncü bölümde VM süreç modellerine değinilmiştir. Beşinci bölümde ise SPSS Clementine programı üzerinden bir bankanın bireysel müşterilerinin kredi değerlendirme sonuçlarını en iyi tahmin eden scorecard modelinin oluşturulması ile ilgili uygulama yapılmıştır. In this study, the aim is using the data mining techniques which is used often nowadays, for setting up a scorecard model to predict credit evaluation process result for a bank.In accordance with the purpose, in the first part of the study data mining definitions have been made, in the second part data warehouse has been told, in the third part data functions have been discussed and in the fourth part data mining process models have been dealt with. In the fifth part there has been a demonstration about setting up a scorecard model which predict the best scorecard model for credit evaluation process results for a bank's individual customer, using SPSS Clementine program. 80