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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
无论是网络借贷平台上的贷款人还是银行，作为资金出借方，总会因为信息不对称而面临借款人不及时还款造成的违约风险，如何根据借款人提供的信息，分析影响用户及时还款的关键因素，准确识别用户违约风险，是贷款人关心的重要问题。
关于信用风险的识别和预测，已有很多方法可以实现该目标，但准确性不能保证，本文使用GBM算法进行预测，并试图与已有模型进行比较，为贷款人识别控制高风险贷款提供决策意见。
具体内容包括：（1）对已有关于企业客户分类与预测的文献进行综述；（2）选择研究样本，探索数据规律，对数据进行预处理；（3）使用GBM算法预测信用风险，构建信贷审批模型；（4）利用其它预测模型与GBM模型结果进行比较；（5）对研究结果进行分析并为银行识别和控制高风险贷款提供决策意见。
2. 实验内容和要求
运用统计软件及自编程序完成论文所需数据处理的工作
3. 参考文献
[1]FriedmanJH．Greedy function approximation: a gradient boosting machine［J］．AnnalsofStatistics，2001，29(5):1189-1232．
[2]谭中明,谢坤,彭耀鹏. .基于梯度提升决策树模型的P2P网贷借款人信用风险评测研究[J],软科学. 2018,32(12):136-140.
[3] 陆平,陈笑天.基于梯度提升树模型的网络优惠券使用预测[J]. 科学技术与工程. 2019,19(18): 16711815.
4. 毕业设计（论文）计划
第1-2周 收集资料，熟悉课题第3-4周 查阅文献，研究课题，开题报告第5-10周论文初稿撰写第11-13 周毕业论文修改整理第14周定稿打印，答辩准备第15周论文答辩
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
