摘要：如今已经进入大数据时代，传统的信用评估体系也早已进行了升级换代。常见的消费者信用评估模型有决策树模型、随机森林模型、逻辑回归模型。在国外最知名的莫过于FICO系统了，而国内最为我们熟悉的自然是芝麻信用了。除此之外还有许多其他的消费者信用评估系统。这些系统各有优势和劣势。与传统的消费者信用评估系统相比，基于大数据的消费者信用评估系统参考的数据更为复杂以及多样。得出来的结论也更加具体和全面。不同的信用评估系统所含的参考因素的权重也是不同的。未来中国消费者信用评估体系建设也会逐渐吸收国外评估体系的优点，逐渐与国际接轨。
关键词：大数据;消费者信用评估;比较研究
目录
摘要
Abstract
一、引言- 2
（一）研究背景 -2
（二）研究意义-2
二、研究现状-2
（一）国内研究现状-2
（二）国外研究现状-3
三、消费者信用评估的基本模型-3
（一）决策树模型-3
（二）随机森林模型-4
（三）逻辑回归模型-4
四、基于大数据的消费者信用评估系统-5
（一）传统的消费者信用评估系统-5
（二）大数据对传统信用评估系统的改造：“整容”还是“换骨”-5
五、案例分析-6
（一）案例简介-6
（二）案例比较-7
六、结论与展望-9
参考文献-11
