金融行业的数据挖掘技术研究.

■现代管理科学■2009年第8期

输入

输出

输入层

输出层

隐蔽层

图2典型的神经网络

θi

f [·]yi

x 1x 2

x n

……

w i1w i2w in

图1神经元模型

我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。

近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。

一、基本概念

随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。

数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。

通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。

数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓

库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。

二、数据挖掘的主要技术

1.基于神经网络的方法。由于对非线性数据的快速建

模能力,基于神经网络的数据挖掘工具现在越来越流行。其开采过程基本上是将数据聚类,然后分类计算权值。神经网络很适合非线性数据和含噪声数据,所以在市场数据库的分析和建模方面应用广泛。

神经网络方法是模拟人脑信息加工过程的一种智能化信息技术。神经元是一个多输入单输出的信息处理单元,而且,它对信息的处理是非线性的图1是典型的神经元模型。

神经元的数学模型可用式(1,(2表示。X=n

i =1Σw i x i -θ

(1y=f (X

由多个神经元组成的神经网络见图2。

神经网络采用非线性动力学的方法实现系统,特别适合处理非线性特征的指标数据。基于神经网络的数据挖

金融行业的数据挖掘技术研究

●李金迎

詹原瑞

摘要:数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了

数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。

关键词:数据挖掘;金融数据;预测;欺诈侦测;风险识别

■名家观察14--

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x1x

x3x4

x5图3简单贝叶斯网络

风险文化风险策略

制度流程技术

内部欺诈系统失败

外部欺诈

损失

业务异常

人员环境

图4基于贝叶斯网络的银行操作风险管理模型框架

掘,具有对数据噪声处理比较优秀,对数据分布的要求不严格,分类能力比较优秀等优点。特别在分类方面,数据挖掘方法已在实际应用中表现出优异的性能。其分类准确性比传统的基于统计学的判别分析等方法高很多。神经网络方法用于信用风险评估也存在着需要改进之处,从认知的角度看,神经网络方法模拟人类的形象直觉

思维,人们难以理解网络的学习和决策过程。无法对结果做出解释,并且网络的结构设计需要完全凭借经验进行,需要通过多次训练才可以得到可行的网络结构。

2.基于贝叶斯网络的方法。贝叶斯网络(Bayesian network,又叫概率因果网络、信任网络、知识图等,是一种有向无环图。贝叶斯网络用图形来表示变量间连接概率关系。结点表示:领域变量;有向边:结点间的依赖关系;对每一个结点都对应着一个条件概率分布表,该分布表指明了该变量与父结点之间的依赖关系。

因此,一个贝叶斯网络由两个部分构成:

BN=(S,P

S={(X j,X i|X i∈X,X j∈pa i}

P={p(X i|pa i|X i∈X}

(1具有k个节点的有向无环图S。如图1,图中的节点代表随机变量,节点间的有向边代表了节点间的相互关联关系。节点变量可以是任何问题的抽象;通常认为有向边表达了一种因果关系,因此贝叶斯网络也叫做因果网络。

有向图蕴涵了条件独立性假设,贝叶斯网络规定图中的每个节点X i条件独立于由X i的父节点给定的非X i后代节点构成的任何节点子集,即如果用N(X i表示非X i后代节点构成的任何节点子集,用Pa(X i表示X i的直接双亲亲节点,则:P(X

i|N(X i,Pa(X i=P(X i|Pa(X i。

(2与每个节点相关的条件概率表P。条件概率表可以用P(X i|Pa(X i来描述,它表达了节点同其父节点的相关关系——

—条件概率。

由图S和概率表P构成贝叶斯网络。它通过有向图的形式来表示随机变量间的因果关系,并通过条件概率将这种关系数量化,可以包含随机变量集的联合概率分布,是一种将因果知识和概率知识相结合的信息表示框架。

完整的概率模型必须具有表示所研究变量的

联合分布的能力。完全的联合分布表需要指数级的

规模,n个节点需要O(2n规模的概率表;由于贝叶

斯网络假定了条件独立性,因此只需考虑与该变量

相关的有限变量,可以大大简化问题的求解难度,从

而使得许多复杂问题得到可行的解决方案。由于独立性假设,联合分布可以分解为几个局部分布的乘积: P(x1,x2,…,x n=

仪P(x i|pa i

从上式可以看出,需要的参数个数随网络中节点个数呈线性增长,而联合分布的计算呈指数增长,n个节点,每个节点的父节点数不超过k,则概率表的规模为

O(n·2k。网络中变量间独立性的假定是实现紧凑表示的关键。它大大降低了知识获取与推理的复杂度。

(3基于规则和决策树的工具。大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则,其核心是某种归纳算法。这类工具通常是对数据库的数据进行开采,生产规则和决策树,然后对新数据进行分析和预测。这类工具的主要优点是,规则和决策树都是可读的。

分类树方法作为一种数据挖掘实现基于统计理论的非参数识别技术,不仅保持了多元参数,非参数统计的一些优点,而且克服了其不足,主要表现在:自动进行变量选择,降低维数;充分利用先验信息处理数据间的非同质的关系,并可有效地用于对数据的分类。

(4基于模糊逻辑的工具。其发现方法是应用模糊逻辑进行数据查询、排序等。该工具使用模糊概念和“最近”搜索技术的数据查询工具,它可以让用户指定目标,然后对数据库进行搜索,找出接近目标的所有记录,并对结果进行评估。

(5综合多方法。不少数据挖掘工具采用了多种开采方法,这类工具一般规模较大,适于大型数据库,包括并行数据库。这类工具开采能力很强,但价格昂贵,并要花很长时间进行学习。

(6粗糙集方法。粗糙集方法是波兰数学家Z.Pawlak 在1982年提出的。它是用上、下近似集来处理不确定问题。它不需要对数据取得先验知识,仅利用数据本身提供的信息,充分挖掘蕴含在数据中的信息。具体应用中通常采用粗糙集方法和其他方法结合使用,如利用粗糙集获得初始规则集,然后构造对应的神经网络模型。

三、数据挖掘的主要步骤

数据挖掘一般有以下几个主要步骤:

1.定义问题。对目标有一清晰、明确的定义,也就是确

■名家观察

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定需要解决的问题,这个目标应是可行的、能够操作与评价的。

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,数据挖掘也就无从作起。因此,数据收集是数据挖掘的首要步骤。数据可以来自于现有事务处理系统,也可以从数据仓库中得到。

3.数据整理。数据整理是数据挖掘的必要环节。由数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”,表现在数据可能存在自身的不一致性,或者有缺失数据的存在等,因此数据的整理是必须的。同时,通过数据整理,可以对数据做简单的泛化处理,从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息,进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。

4.数据挖掘。利用人工智能、数理统计等各种数据挖掘方法对数据进行分析,发现有用的知识与模式。整个过程的核心步骤。

5.数据挖掘结果的评估。数据挖掘的结果有些是有实际意义的,而有些是没有实际意义的,或是与实际情况相违背的,这就需要进行评估。评估可以根据用户多年的经验,也可以直接用实际数据来验证模型的正确性,进而调整挖掘模型,不断重复进行数据挖掘。

6.分析决策。数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果,结合实际情况,调整竞争策略等。

总之,数据挖掘过程需要多次的问题修改、模型调整、重新评估、检验等循环反复,才有可能达到预期的效果。

四、数据挖掘在金融业的应用

数据挖掘在金融领域应用广泛,包括:金融市场分析和预测、帐户分类、银行担保和信用评估等。这些金融业务都需要收集和处理大量数据,很难通过人工或使用一两个小型软件进行分析预测。而数据挖掘可以通过对已有数据的处理,找到数据对象的特征和对象之间的关系,并可观察到金融市场的变化趋势。然后利用学习到的模式进行合理的分析预测,进而发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣等。

1.客户关系管理。数据挖掘可以进行客户行为分析来发现客户的行为规律,包括整体行为表现和群体行为模式,市场部门可以理由这些规律制定相应的市场战略与

策略;也可以利用这些信息找出客户的关注点及消费趋势。从而提高产品的市场占有率及企业的竞争能力。

数据挖掘能够帮助企业找出对企业有重要意义的客户,包括能给企业带来丰厚利润的黄金客户和对企业进一步发展至关重要的潜在客户。

2.风险识别与管理。可以建立一个分类模型,对银行贷款的安全或风险进行分类。也利用数据挖掘技术进行信贷风险的控制。信贷风险管理主要包括:风险识别、风险测量、选择风险管理工具、效果评价。全部过程涉及到的信息包括相关商品市场状况、行业现状、行业发展、企业管理、人事、财务状况等一系列内容,信息的庞杂造成手工评估、管理的难度大大增加。而现有的银行信贷系统一般都是业务运营系统,并非为决策分析应用而建立,其数据的集成性、完整性、可访问性、可分析性都难以满足信贷风险分析的需求。为此,可以建立一套独立于业务系统的数据仓库,专门解决信贷分析和风险贤管理的问题。

图3显示了我们利用贝叶斯网络建立的银行操作风险管理系统框架。贝叶斯网络可以用来帮助识别风险因子、计算灵敏度与波动性、简化损失分布和基于情景的超额损失事件的生成。基于贝叶斯网络的操作风险模型的建立首先需要建立业务模型,接下来根据业务模型建立贝叶斯网络结构,利用历史数据或模拟数据来训练模型,得到条件概率分布,利用模型生产损失分布或操作风险的相关度量。

3.市场趋势预测。数据挖掘技术可以进行数据的趋势预测,比如金融市场的价格走势预测、客户需求的变化趋势等。

4.识别金融欺诈、洗钱等经济犯罪。金融犯罪是当今业内面临的棘手问题之一,包括恶意透支、盗卡、伪造信用卡、盗取帐户密码以及洗黑钱等,严重威胁人们的财产及金融系统的正常运行。要侦破洗黑钱和其它金融犯罪,重要的是要把多个数据库的信息集成起来,然后采用多种数据挖掘工具寻找异常模式。发现短时间内,少数人员之间的巨额现金的流动,发现可疑线索。

五、结论

数据挖掘在金融领域具有广阔的应用,在目前在我国金融业则刚刚开始,有待于进一步的研究、开发、推广。我们应该重点研究数据挖掘技术在市场预测、价格走势、欺诈侦测、交易模式识别、客户关系管理等方面的应用。随着数据挖掘软件的成熟与金融行业信息化步伐的加快,数据挖掘技术定能在我国金融领域发挥其巨大威力,为提高银行、证券等企业的管理水平和竞争实力作贡献。

参考文献:

1.Jiawei Han,Micheline Kamber.范明,孟小峰等译.数据挖掘:概念与技术.北京:机械工业出版社,2001.

2.Michael J.A.Berry,Gordan S.Linoff 数据挖掘——

—客户关系管理的科学与艺术.北京:中国财政经济出版社,2004.

3.薛薇.数据挖掘概述.统计与精算,2001,(3.

4.蒋理,宋宝丽.谈数据仓库及其在商业银行的应用.统计与信息论

坛,2000,15(6:60-62.

5.訾虎,叶红云,李宝传,王昆.利用数据挖掘技术开展金融CRM.中国金融

电,2004,(10:29-31.

6.惠轶.数据挖掘在信用风险管理中的应用.价值工程,2004,(2:123-125.

7.何俊,温家明.数据挖掘及其在银行业的应用.华南金融电脑,2002,(6:50-55.

作者简介:詹原瑞,天津大学管理学院教授、博士生导师;李金迎,天津大学管理学院博士,清华大学公共管理学院博士后。

收稿日期:2009-06-22。

■名家观察16

分类规则在金融行业的应用分析

分类规则在金融行业的应用分析 * ;

摘要:数据库内容丰富，蕴藏大量信息。数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。随着数据挖掘的蓬勃发展，它的功能会越来越多。分类规则就是其中一种，它可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出。基于以上内容，可以建立一个分类模型，进行详细的分析，对保险客户的信用、安全或风险进行分类评价。关键词:数据挖掘；分类；金融；保险前言:数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。分类规则一种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出，同时基于分类规则方法的数据挖掘被广泛应用于金融行业。、正文：分类规则在金融行业的应用分析众所周知，数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的商务决策。数据分类是数据挖掘的功能之一，也是数据挖掘领域一种非常重要的任务，在神经网络、专家系统、统计学习中得到较早的研究，并且目前在商业中得到了广泛的应用。数据分类实际上就是从数据库对象中发现共性，将数据对象分成不同几类的一个过程，具体来说是在己有数据的基础上建立一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。分类是一种有监督的学习。本文就数据挖掘中的分类规则的相关知识进行详尽分析与应用说明。一、数据分类的概念数据分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。标签：海量数据；数据挖掘；应用研究一、数据挖掘概念数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。二、数据挖掘的基本任务数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面：（1）分类与预测。分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。（2）聚类分析。聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。（3）关联规则。关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

金融行业数据挖掘应用

金融行业数据挖掘分析及其应用目录一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2) 二、数据挖掘技术应用现状 (3) （一）数据挖掘在电信领域的应用 (3) （二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4) （三）数据挖掘在金融领域的应用 (4) （四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6) 三、数据挖掘探索和实践 (6) （一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7) （二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8) （三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10) （四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14) 四、数据挖掘应用建议 (15) （一）应用数据挖掘技术的可行性 (15) （二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16) （三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17) 1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17) 2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17) 3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18) 4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18) 5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)

信息化时代的市场竞争自然离不开信息。问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的发展趋势，而数据挖掘则是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。一、数据挖掘基本概念和应用意义数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此基础上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。利用数据挖掘技术，可以帮助我们发掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，服务四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。从信息需求方面看，

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

金融行业的数据挖掘技术研究.

■现代管理科学■2009年第8期输入输出输入层输出层隐蔽层图2典型的神经网络 Σ θi f [·]yi x 1x 2 x n …… w i1w i2w in 图1神经元模型我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。

近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。一、基本概念随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。二、数据挖掘的主要技术

数据挖掘技术及应用综述

作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。１数据挖掘技术概述１．１数据挖掘的概念数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。１．２数据挖掘的简史从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。１．３数据挖掘的对象数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对象。１．４数据挖掘的工具许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的ＴｅｒａｄａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模数据挖掘技术及应用综述韩少锋陈立潮（中北大学计算机科学与技术系山西太原０３００５１）【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。【关键词】数据挖掘知识发现人工智能数据仓库【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８【文献标识码】Ｂ【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２第２期（总第８９期）机械管理开发２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡｐｒ．２００６２３??

浅谈数据挖掘技术及其应用

１数据挖掘的起源２数据挖掘的定义３数据挖掘的过程３．１目标定义阶段３．２数据准备阶段３．３数据挖掘阶段３．４结果解释和评估阶段面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝１、２（１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期总38

数据挖掘在金融行业中的运用

数据挖掘在金融行业中的运用2013年06 月20 日

金融部门每天的业务都会产生大量数据，利用目前的数据库系统可以有效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但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。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了数据爆炸但知识贫乏“的现象。与此同时，金融机构的运作必然存在金融风险，风险管理是每一个金融机构的重要工作。利用数据挖掘技术不但可以从这海量的数据中发现隐藏在其后的规律，而且可以很好地降低金融机构存在的风险。学习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有重要意义。一.数据挖掘概述 1. 数据挖掘的定义数据挖掘(data mining)是采用统计、数学、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘技术是统计技术、计算机技术和人工智能技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析，是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。 2. 数据挖掘方法数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。（太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024）摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容：（1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全；（2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息；（3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的；（4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求；综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下：（1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。（2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。（3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用梁?瀚（青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000）摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源一、数据挖掘的概念和功能（一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。（二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。（三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。二、数据挖掘技术的应用实践（一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。（二）在人力资源管理方面的运用。（1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。（2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。（3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。（一）大数据时代信息量过大导致信息泄露当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。（二）大数据时代侵犯个人信息方法更多由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大