Navigáció kihagyása

Loan Credit Risk with SQL Server

Az SQL Server 2016 with R Services segítségével a hitelintézet prediktív elemzéseket végezhet, amelyekkel kiszűrheti a nagy valószínűséggel fizetésképtelenné váló hiteligénylőket, és így növelheti a hitelportfólió nyereségességét.

Leningkredietrisico met SQL ServerMet SQL Server 2016 met R Services kan een leninginstantie gebruikmaken van voorspellende analyses om het aantal leningen dat zij doorgaans standaard aan dergelijke leners verstrekken te verminderen, waardoor de winstgevendheid van hun leningenportfolio wordt verbeterd.

Jogi nyilatkozat

© 2017 Microsoft Corporation. Minden jog fenntartva. Ezt az információt jelen formájában nyújtjuk, és előzetes értesítés nélkül változhat. Az itt szereplő információkra a Microsoft nem vállal sem kifejezett, sem vélelmezett garanciát. A megoldás harmadik féltől származó adatok felhasználásával lett létrehozva. Ön felelős mások jogainak tiszteletben tartásáért, beleértve a hasonló adatkészletek létrehozásának céljából történő beszerzéseket és a vonatkozó licenceknek való megfelelőséget is.

Leningkredietrisico met SQL ServerMet SQL Server 2016 met R Services kan een leninginstantie gebruikmaken van voorspellende analyses om het aantal leningen dat zij doorgaans standaard aan dergelijke leners verstrekken te verminderen, waardoor de winstgevendheid van hun leningenportfolio wordt verbeterd.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák

Voorspelling van oninbaar worden van lening met SQL ServerIn deze oplossing wordt getoond hoe u een machine learning-model bouwt en implementeert met SQL Server 2016 met R Services, om te voorspellen of er binnen drie maanden een banklening moet worden gemarkeerd als oninbaar

Loan ChargeOff Prediction with SQL Server

Ez a megoldás bemutatja, hogy hogyan lehet létrehozni és üzembe helyezni a gépi tanulási modellt az SQL Server 2016 with R Services segítségével. Ez a modell képes jelezni, ha egy bankhitel esetében a következő 3 hónapban leértékelés várható.