文章从互联网金融的发展趋势和数据特征出发,分析互联网金融的4种数据统计途径和每种数据统计途径的优劣。接着针对互联网金融所面临的数据杂乱问题和信用评估的实时性需求,构建个人信用风险评估方法。在研究中重点讨论互联网金融数据不完备问题的解决方案和实时信用评估中数据分析、挖掘的方式,为互联网金融背景下的个人信用评估提供较为合理的数据统计方案与应用模型,以利于提高信用评估结果的科学性、有效性与可解释性。
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