结论:商业银行信用风险及其控制一直是商业银行最为关注和棘手的问题，进行科学有效的信用风险分析成为提高商业银业银行经营业绩的关键环节。本文在总结分析了国内外研究现状的基础上，首先全面阐述并且分析了商业银行信用风险的理论，提出信用风险是商业银行业最主要也是最具有潜在破坏力的风险形式。之后针对现有信用风险分析模型中存在数据发现和估计能力不足的缺陷，分析数据挖掘技术在商业银行信用风险分析中的必要性及优越性，说明开展基于数据挖掘的信用风险分析具有极其重要的意义。
紧密结合实证，本文根据某行广州市分行的信用卡客户情况，对信用风险分析进行研究，采用SEMMA方法及决策树模型建立商业银行信用卡客户信用分析模型，对信用卡客户的信用状况进行分析研究，通过对17个变量进行分析，发现其中用户年收入、最高文化程度、存款余额、职位、职称、房产状况、本市居住时长等7个因素为信用评估中的风险.....

摘要
Abstract
第1章 绪论
第2章 相关理论概述
第3章 商业银行信用风险分析
第4章 数据挖掘在商业银行信用风险分析中的应用
第5章 商业银行信用风险应对的建议
结论
参考文献
致谢