金融行业论文关于金融行业中的数据挖掘论文范文参考资料

论金融行业论文关于金融行业数据挖掘论文范例参考资料 feed 数据挖掘通过利用各种技术从大量数据中发现知识，具有广泛的应用前景。 本文详细概述了数据挖掘的概念、策略和应用，并分析总结了数据挖掘在金融领域的应用，如趋势预测、客户关系管理、金融犯罪检测、风险识别和管理等。关键词：数据挖掘金融数据预测风险识别: a原题：谈金融业中的数据挖掘收录日期： xx年5月28日银行、证券公司、保险公司每天的业务都会产生大量数据，可以利用现有的数据库系统高效地实现数据输入、查询、统计等功能，但是无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。怎样才能不埋没在信息广阔的海洋中，从中发现有用的知识，提高信息的利用率。 并且，数据挖掘技术产生、繁荣，显示出越来越强大的生命力。 数据背后没有发掘隐藏知识的手段，引起了“数据爆炸，但知识匮乏”的现象。 从大量数据中提取潜在的有用信息和模型，以支持科学决策。1 .数据挖掘。 数据挖掘也被称为数据挖掘、数据挖掘等等，其为从大量不完整、带噪声的不确定性随机数据中提取潜在有用的信息和知识并对其进行隐藏的过程。 发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持、过程约束等，还可以维护数据本身。2 .数据仓库(Data Warehouse )。 数据仓库是W.H.Inmon在1993年写的论文Building the Data Warehouse中提出的。 W.H.Inmon在数据仓库下定义的是，“数据仓库是一个面向主题、集成、稳定和时变的数据集合，支持管理决策过程”，数据仓库在数据模型的指导下收集系统内部和系统外部的数据信息应用于金融领域的各种数据挖掘技术主要有以下策略1 .基于神经网络的战略。 神经网络策略是模拟人脑信息加工过程的智能信息技术。 人工神经网络是计算机通过多输入类似的并行处理结构模拟人类识别模式的功能构建的。神经网络适用于非线性数据和噪声数据，因此广泛应用于市场数据库的分析和建模。 神经网络提供了一种接近金融模型的工具，以满足其准确性。2 .贝叶斯网络采取的战略。 贝叶斯网络也被称为概率因果网络、置信网络、知识图等，是有向图。 贝叶斯网络用图形表示变量间的连接概率关系。 节点表示：区域变量有向边：节点间的依存关系表示变量和母节点的依存关系的条件概率分布表对应各节点。3、遗传算法。 遗传算法的基本思想是给出在特有的人口遗传群体中潜在地包含解决方案或好的解决方案的理由。 基于遗传和进化原则，遗传算法反复修正人口人工结构，操作员通过预设、选择、交叉和转换形成解决方案。4 .基于规则和决策树的工具。 决策树策略作为数据挖掘实现了基于统计理论的非参数识别技术，不仅保留了多变量、非参数统计的一些优点，而且克服了其不足，主要是自动进行变量选择以降低维数，利用先验信息处理数据之间的非同质关系，有效地用于数据分类1 .定义理由。 对目标有明确的定义，即确定需要解决的理由，该目标必须可行，操作和评价可行。2 .数据收集。 大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据就无法进行数据挖掘。 因此，数据收集是数据挖掘的第一步。 您可以从现有的事务系统或数据仓库获取数据。3、数据。 数据是数据挖掘的必要部分。 在数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，数据可能有自身的不匹配，或者可能有数据遗失等，需要数据。 与此同时，数据可以简化数据的泛化，根据原始数据获得更多的数据信息，有助于顺利进行下一次数据挖掘。5 .数据挖掘结果的评估。 在数据挖掘的结果中，既有实际起作用的，也有没有实际起作用的，因为有违实际情况的，所以有必要进行评价。 评估可以根据用户多年的经验或通过实际数据验证模型的正确性，调整挖掘模型，重复进行数据挖掘。6 .分析决策。 数据挖掘的最终目的是帮助决策。 决策者可以根据数据挖掘的结果，根据实际情况调整竞争战略等。也就是说，数据挖掘过程可能通过多次循环重复修改原因、调整模型、重新评估、检验等来获得所期望的效果。数据挖掘广泛应用于金融领域，包括金融市场分析和预测、账户分类、银行担保和信用评估等。 这些金融业务需要收集和处理大量数据，手动或使用一两个小型软件来分析预测是困难的。 数据挖掘可以通过处理现有数据来找出数据对象的特征与对象之间的关系，并且可以观察金融市场的变化趋势。 然后，利用学习的模型进行合理的分析预测，发现某客户、消费者集团或组织的金融和业务兴趣等。1 .客户关系管理。 数据挖掘可以进行顾客行为分析，发现顾客行为规则，包括整体行为表现和集体行为模式，市场部门可以根据这些规则制定市场战略和战略，利用这些信息找到顾客的关注点和消费倾向，提高产品的市场占有率和企业竞争力。 数据挖掘能够帮助企业找出对企业来说有重要作用的顾客。 包括为企业带来丰厚利益的黄金顾客和对企业进一步发展至关重要的潜在顾客。2 .风险识别和管理。 可建立银行贷款安全和风险分类的分类模型。 利用数据挖掘技术也可以制约信用风险。 信用风险管理主要包括风险识别、风险度量、风险管理工具选择、效果评价。 信息的复杂性大大增加了人工评价、管理的难度。 目前的银行信用系统通常是业务运营系统，并非为决策分析应用程序而设立，其数据的整合性、一致性、可访问性、分析性难以满足信用风险分析的需要。 因此，可以构建独立于业务系统的数据仓库，专门解决信用分析和风险管理的原因。3 .市场趋势预测。 数据挖掘技术可以进行金融市场的价格动向预测、顾客需求的变化倾向等数据的倾向预测。4 .识别金融欺诈、洗钱等经济犯罪。 金融犯罪是目前业内面临的棘手原因之一，包括恶意透支、卡被盗、伪造_、账户*和洗钱等。 对洗钱和其他金融犯罪进行调查时，重要的是综合多个数据库的信息，使用各种数据挖掘工具寻找异常模式，在短时间内发现少数人员之间的巨额*流动，发现可疑线索。主_1樊重俊、王浣尘.遗传算法的改进与应用J