随着现在数据的爆炸,利用好数据的重要性也逐渐突显,这给商业银行带来了挑战,也带来了很好的机遇,能否利用好庞大客户的大数据成为商业银行进行风险管理的关键。商业银行通过放贷获取的利润占总利润的很大一部分,所以说商业银行能否进行科学的信贷风险管理,减少坏账率,是提高商业银行盈利的关键。传统商业银行要与时俱进,好好发掘大数据这块“金矿”,提高自己的信贷风险管理水平,保证安全性的前提下,去提高自己的盈利能力。基于以上背景,本文首先详细介绍了数据挖掘的一些基本概念,数据挖掘技术是在20世纪下半世纪综合了多个学科正式出世的,数据挖掘与统计分析的主要区别,纵然数据挖掘相对于统计分析有许多优势,但是在数据运营实践中不能把两者割裂开,继续介绍了四种数据挖掘中比较成熟的技术,分别是决策树、神经网络、回归和聚类。接下来通过对披头放贷细节的多家银行进行了统计分析,得到了不同类型银行的放贷偏好,发现农商行的放贷投向主要是个人信贷,呼应本篇文章的主题,要着重分析DS商业银行的个人信贷数据。然后分析了影响银行放贷的两大因素,一个是央行的政策,一个是商行自身,给后面提出建议提供理论基础。接下来简要介绍了DS商业银行的基本情况,组织结构,以及分别分析了DS商业银行的流动性、安全性和盈利性。最后就是信用评分模型的建立。本文借助Logistic模型和数据挖掘技术,在充分利用DS商业银行三万多条个人信贷业务数据的基础上,对商业银行个人信用违约风险进行评估,并对个人信用违约概率进行预测分析。文章以个人信用违约为研究对象,结合数据挖掘技术并充分利用Python软件,建立个人信用违约评估模型,并针对商业银行风险管理上存在的薄弱环节提出改进措施。