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证券其它相关论文-异常点挖掘在证券业的应用研究.doc

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证券其它相关论文-异常点挖掘在证券业的应用研究.doc

证券其它相关论文-异常点挖掘在证券业的应用研究内容摘要:异常点挖掘是数据挖掘的一项功能,现有的文献较多关注于算法及其改进方面,而对于异常点挖掘过程以及如何将异常点挖掘应用于证券业缺乏深入研究。本文针对上述两个问题展开探讨,提出异常点挖掘的生命周期模型并给出该模型在证券业的应用案例,为应用的研究提供参考。关键词:证券业异常点数据挖掘应用证券业是一个数据密集型的行业,经过多年的发展,许多券商积累了海量的客户数据。如何挖掘这些宝贵的数据资源以发现证券交易过程中隐含的不良操作,是数据挖掘在证券行业应用的重要课题。对于异常点,Hawkwins认为:一个异常点是这样一个测量值,它过分地偏离其他测量值,从而使人们对它产生怀疑,怀疑它是由不同的机理产生的。作为数据挖掘的一项功能,异常点挖掘受到众多学者的重视,但大部分的研究重点均放在算法、算法优化和改进等方面,而对异常点挖掘过程以及如何结合具体的问题域、行业背景知识进行挖掘则探讨不多。异常点有着较强主观性,在进行异常点挖掘研究时应定义特定的挖掘背景。在证券业,异常点挖掘可以发现客户数据中的异常点或者孤立点,而这些特殊数据恰恰包含了非正常的交易。当然,并不是所有的异常点都是不良操作或者违规交易,其中,有一部分异常点可能是噪音数据,有些则是真实的并且有利于券商的交易信息,例如,发现大客户或者潜在的优质客户等。基于此,本文将重点探讨完整的异常点挖掘流程及其在证券业的应用。异常点挖掘的生命周期过程异常点挖掘的生命周期应该包括定义目标、选择数据源、选择挖掘算法、设置初始维(组合)及域值、计算验证、迭代以及后期分析7个步骤(如图1)。定义挖掘目标。从数据挖掘的七个步骤来看,定义目标应该是一张宽泛的、粗线条的需求定义列表,例如:对客户交易记录进行异常点挖掘,找到异常交易和可疑记录;发现不同类型客户分组中的特例,等等。选择数据源。异常点挖掘和数据挖掘的数据源一般来说是一致的,并在其基础上根据挖掘目标进行选择和预处理。此外,为了获得更佳的挖掘效果,需要对进行异常点挖掘的数据源做预处理。大部分情况下,这类数据源的预处理将在任务开始时完成,并且可以直接运用到异常点挖掘中。选择算法。涉及异常点挖掘的算法较多,比较常用的有基于统计的算法、基于距离的算法、基于偏差的算法,每种算法都有不同的实现。在实践中需要针对不同的挖掘目标,不同的数据源,不同的资源条件,对算

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