在深入解析“基于数据挖掘的扶贫对象精准识别研究.pdf”文件内容之前，我们首先需要对文中出现的核心概念进行简要的阐述。数据挖掘是一个跨学科的领域，它涉及从大量的数据中提取或“挖掘”出模式，这些模式可以用来预测行为和产生新的洞察力。本研究将数据挖掘技术应用于扶贫工作，目的是为了更精确地识别扶贫对象，提升扶贫效率和资金的使用精准度。
在文件的标题中，“数据挖掘”、“行业数据”、“数据分析”、“参考文献”和“专业指导”这几个关键词暗示了文章将聚焦于如何利用数据挖掘技术分析行业数据，来对扶贫对象进行更精准的识别，并在文献回顾的基础上提供专业性的指导。这一研究领域在当下正受到广泛关注，尤其是在精准扶贫政策实施过程中，数据挖掘技术被寄予厚望，它有望解决贫困问题的复杂性和多变性。
接下来我们仔细阅读内容，可以看出，文章主要研究了以下知识点：
1. 贫困地区信用建设的重要性：文中提到，贫困户人员多，居住分散，且资金需求具有小额、急迫、频繁的特征。金融机构在放贷过程中可能因此排斥贫困户，因此，贫困地区信用建设成为了扶贫工作的突破口。
2. 大数据技术在金融扶贫中的应用：通过利用大数据分析和挖掘技术对农户的基本信用进行评级，金融机构能够更精准地确定扶贫资金的额度，并有针对性地定制金融产品，从而提升了扶贫的精准度和金融产品服务的质量。
3. 信用评级的方法和流程：文中提出，采用数据挖掘技术对前期搜集到的数据进行整合，并选用适合的算法进行并行处理数据。此外，还通过属性相关性的特征选择算法确定影响金融扶贫信用评级的关键因素，剔除非关键因素，以提高评级的准确性。
4. 金融扶贫的动态评级模型：为了实现金融扶贫的精准投放，文中建议构建最优信用风险动态评级模型。通过使用数据挖掘分类算法构建模型，对贫困户进行等级划分，并根据数据的更新动态地更新信用评级，以保证金融扶贫的连续性和适应性。
5. 信用评级指标体系的构建：文中强调构建一个科学合理的信用评级指标体系对于金融扶贫来说至关重要。这一体系通过将扶贫对象进行聚类，能够充分反映各个农户的信用状况，帮助金融机构精准投放资金。
6. 小额信贷与扶贫成效的关系：研究指出，小额信贷作为一种适合贫困人口的金融产品，能够有效提升农户的收入水平，并且得到人们的喜爱。这对扶贫成效的提升具有积极意义。
7. 农村金融生态环境的改善：通过上述方法的实施，农村金融生态环境将得到改善，金融机构参与扶贫的积极性将得到提升，而贫困户获取正规金融产品支持的困难也将大大降低。
通过这些知识点的阐述，我们可以看到，数据挖掘技术在扶贫对象精准识别研究中的巨大潜力和重要价值。它不仅能够帮助金融机构更好地了解和评估贫困农户的信用状况，还能为扶贫政策的制定和执行提供数据支撑，从而为农村贫困人口的脱贫工作提供更为科学和有效的解决方案。这项研究的开展，有望为扶贫工作带来一场技术革新，促进扶贫工作的精准化、精细化发展。
