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188宝金博页面版: 浙江工商大学金融学院SAS数据挖掘课件

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内容提示: 第一章: 绪论与 SAS 基础 第一节: 数据挖掘概论 一、 数据挖掘的基本概念与应用 现代信息社会的特征: 各类数据泛滥、 知识相对缺乏。 随着计算机技术、 数据库技术的快速发展和广泛应用, 各行业中积累的数据越来越多,金融行业尤其如此。 有数据表明, 进入 20 世纪 90 年代后, 人类积累的数据量以每月高于15%的速度增长, 原有的数据库技术不能从海量数据库中挖掘出决策有用信息或新的知识,或者说, 原有的数据库技术或统计分析方法不能帮助我们很好地理解这些数据。 比如, 无法发现数据库中存在的关系与规则、 无法根据现有的数据去预测未来的变化趋势。 这...

文档格式:DOC | 页数:58 | 浏览次数:13 | 上传日期:2014-10-30 22:41:19 | 文档星级:
第一章: 绪论与 SAS 基础 第一节: 数据挖掘概论 一、 数据挖掘的基本概念与应用 现代信息社会的特征: 各类数据泛滥、 知识相对缺乏。 随着计算机技术、 数据库技术的快速发展和广泛应用, 各行业中积累的数据越来越多,金融行业尤其如此。 有数据表明, 进入 20 世纪 90 年代后, 人类积累的数据量以每月高于15%的速度增长, 原有的数据库技术不能从海量数据库中挖掘出决策有用信息或新的知识,或者说, 原有的数据库技术或统计分析方法不能帮助我们很好地理解这些数据。 比如, 无法发现数据库中存在的关系与规则、 无法根据现有的数据去预测未来的变化趋势。 这样就出现了数据泛滥、 知识相对缺乏的状态。 例如: 投资者如何从大量的股票交易的历史数据中发现其变化规律, 预测未来趋势, 从而决定未来的投资方向与投资策略? 大型超市的决策人员如何从过去数年的销售记录中, 分析判断顾客的消费习惯与行为,从而找到合理的营销策略, 提高企业经营效率? 金融领域的风险管理人员如何从历史数据中发现规律, 识别可能的金融欺诈或者潜在的信用风险, 从而降低金融企业的经营风险? 为了解决“数据爆炸但知识贫乏” 的问题, 从 20 世纪 90 年代起, 数据挖掘技术开始兴起。 数据挖掘是一门交叉学科, 涉及数据库、 统计学、 人工智能和机器学习等多个领域。 与数据挖掘有关的最早的相近概念称为数据库中的知识发现(KDD, knowledge discovery in database)。 1989 年第十一届国际联合人工智能学术会议上, 首次出现了这个概念。 而数据挖掘(date mining) 的概念则是 1995 年在加拿大蒙特利尔的第一届知识发现和数据挖掘国际会议上提出的。 数据挖掘可以定义为: 数据挖掘是从海量数据中发掘那些潜在的、 鲜为人知的数据规律和数理模式(新的决策有用知识), 其目的是在海量数据的基础上发现规律、 预测未来的发展趋势。 或者简单地说, 数据挖掘就是从大量数据中提取或者挖掘有用的知识。 最近 20 年来, 数据挖掘技术成功应用的一些例子: 例 1: 数据挖掘在商业管理中的应用 日本超市中啤酒与尿片的规律; 英国超市中大额交易者与某种品牌的奶酪的联系;

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