izpis_h1_title_alt

Uporaba metod in algoritmov podatkovnega rudarjenja za ocenjevanje kreditnega tveganja : primer neposrednega posojanja
Pintarič, Peter (Avtor), Lončarski, Igor (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.cek.ef.uni-lj.si/magister/pintaric3610-B.pdf Povezava se odpre v novem oknu
Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:bančništvo, kreditiranje, kreditna sposobnost, boniteta, ocene, podatki, rudarjenje podatkov, algoritmi, metode, case study, Lending Club
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:EF - Ekonomska fakulteta
Leto izida:2019
Založnik:[P. Pintarič]
Št. strani:III, 64, 4 str.
UDK:004.6
COBISS.SI-ID:25395942 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:262
Število prenosov:77
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The use of data mining methods and algorithms for credit risk assessment: an example of peer-to-peer marketplace lending
Ključne besede:banking, crediting, credit rating, reliability, evaluation, data, data mining, algorithms, methods, case study, Lending Club

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj