金融数据挖掘

金融数据挖掘Tag内容描述：<p>1、第二章 金融数据的分类、公 布与金融数据挖掘 *1 金融数据的分类 金融数据的生产 金融数据公布系统 金融数据挖掘原理 *2 本讲内容 一、金融数据的分类 （一） 从宏观金融与微观金融角度进行数据分类 宏观金融数据是从中央银行、金融监管机构的 视角进行统计监测生成的数据，主要包括货币 类数据、金融投资类数据、保险经营类数据等 。 微观金融数据是金融市场上单个经济主体的数 据，如上市公司的资产负债表，保险公司资产 负债表等，投资项目的金融数据等。 （二）从金融机构类别进行数据分类 银行类金融机构数据是针对银行性质的金融机。</p><p>2、金融行业数据挖掘技术应用论坛 数据挖掘讨论组 朱建秋 一、 一、 简介“金融行业数据挖掘技术应用论坛”由中国电子信息产业发展研究院(CCID)和其旗下赛迪集团战略数据资源管理中心主办，北京赛迪数据有限公司负责具体承办，2002年11月25日在北京新世纪饭店召开。二、 二、 会议纪要1 1 会议内容1) 1) 数据挖掘技术与金融分析内容n n 数据仓库结构与技术n n&#160。</p><p>3、金融数据挖掘和商业数据挖掘 建構信用卡評分模型之商業智慧流程,鄭宇庭 謝邦昌 程兆慶 台灣政治大學資料採礦中心,2019/2/1,2,報告大綱,研究目的 分析工具 建模流程 結論與建議 Q&A,2019/2/1,3,研究目的,有效地篩選出償債能力不佳的個人信用卡客戶，依此開發出一套信用風險系統，以幫助銀行做出正確的核卡決策。 這個系統的開發、維護、與更新的成本預期將比銀行現有系統的成本低。,2019/2/1,4,分析工具,Microsoft SQL Sever 2005 價格 自動化以及開發延伸程度 目前SPSS跟微軟之間是採取合作的態度,2019/2/1,圖表來源：楊自強 企業如何應用。</p><p>4、2020/7/7，1、报告大纲、研究目的分析工具建模过程的结论和建议QA、2020/7/7，2、通过有效筛选研究目的、偿还能力差的个人信用卡客户，开发了帮助银行做出正确的信用卡决策的信用风险系统。 该系统的开发、维护和更新成本预计低于银行现有系统的成本。 2020/7/7，3，分析工具，Microsoft SQL Sever 2005的价格自动化和开发增长目前在SPSS和微软之间采取合作态度，20。</p>