izpis_h1_title_alt

Uporaba metod in algoritmov podatkovnega rudarjenja za ocenjevanje kreditnega tveganja : primer neposrednega posojanja
ID Pintarič, Peter (Avtor), ID 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
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:EF - Ekonomska fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[P. Pintarič]
Leto izida:2019
Št. strani:III, 64, 4 str.
PID:20.500.12556/RUL-113992 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.6
COBISS.SI-ID:25395942 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:12.02.2020
Število ogledov:1134
Število prenosov:130
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

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:

Nazaj