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    188宝金博页面版: 数据挖掘及其在商业银行中的应用

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    内容提示： 随着互联网的出现, 信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没, 从中及时发现有用的知识 , 提高信息利用率 ?数据挖掘技术应运而生, 越来越显示出其强大的生命力 。金融事务需要搜集和处理大量的数据 , 由于银行在金融领域的地位、 工作性质 、 业务特点以及激烈的市场竞争决定了它对信息化 、 电子化比其它领域有更迫切的要求 。利用数据挖掘技术可以帮助银行产品开发部门描述客户以往的需求趋势 , 并预测未来 。美国商业银行是发达国家商业银行的典范, 许多地方值得我国学习和借鉴 。一、 数据挖掘的基本原理1.数据挖掘...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：68 | 上传日期：2016-01-30 09:42:49 | 文档星级：
    随着互联网的出现, 信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没, 从中及时发现有用的知识 , 提高信息利用率 ?数据挖掘技术应运而生, 越来越显示出其强大的生命力 。金融事务需要搜集和处理大量的数据 , 由于银行在金融领域的地位、 工作性质 、 业务特点以及激烈的市场竞争决定了它对信息化 、 电子化比其它领域有更迫切的要求 。利用数据挖掘技术可以帮助银行产品开发部门描述客户以往的需求趋势 , 并预测未来 。美国商业银行是发达国家商业银行的典范, 许多地方值得我国学习和借鉴 。一、 数据挖掘的基本原理1.数据挖掘概述数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、 不完全的、 有噪声的、 ：、 随机的数据中 , 提取隐含在其中的、 人们事先不知道的 、 但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。它能开采出潜在的模式, 找出最有价值的信息, 指导商业行为或辅助科学研究 。还有很多和数据挖掘(DM)这一术语相近的术语 , 如从数据库中发现知识(KDD)、 数据分析 、 数据融合(Data Fusion)等 。原始数据可以是结构化的 , 如关系数据库中的数据 , 也可以是半结构化的, 如文本、 图形 、 图像数据 , 甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的, 也可以是非数学的 ;可以是演绎的 , 也可以是归纳的。已有的知识可以被用于信息管理、 查询优化、 决策支持 、 过程控制等 , 还可以用于数据自身的维护。因此 , 数据挖掘是一门广义的交叉学科, 它汇聚了不同领域的研究者尤其是数据库、 人工智能、 数理统计 、 可视化 、 并行计算等方面的学者和工程技术人员 。2.数据挖掘的流程(1)数据取样(Sample)。当进行数据挖掘时 ,首先要从企业大量数据中取出一个与要搜索的问题相关的样板数据子集, 而不是动用全部企业数据。通过对数据样本的精选 , 不仅能减少数据处理量,节省系统资源 , 而且能通过对数据的筛选 , 使数据摘要 本文对数据挖掘的基本原理作了阐述 ,分析了数据挖掘的流程及主要功能,介绍了数据挖掘工具的算法和特点, 并结合具体实例说明了数据挖掘在商业银行的应用。关键词 数据挖掘 预测 决策 商业银行Abstract The basic principle of data mining is discussed in this paper.The process and main functions of datamining are analysed.The algorithms and characteristics of data mining tools are introduced.The examples of data miningin commercial bank are illustrated.Keywords data mining, predict , decision making, commercial bank数据挖掘及其在商业银行中的应用上海交通大学管理学院 杨 辉《中国金融电脑》1998年第 11 期(总第 112期) ·27·Solicit Articles Column 征文专栏

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