2020年(金融保险)金融行业数据挖掘技术
（金融保险）金融行业数据
挖掘技术
金融行业数据挖掘技术应用论坛
数据挖掘讨论组朱建秋zhujianqiu@https://www.360docs.net/doc/c29822545.html,
一、壹、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X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)数据挖掘技术和金融分析
内容
?数据仓库结构和技术
?数据挖掘技术
?评分系统在金融决策中的应用
?数据挖掘用于评分系统
主要观点：
（1）（1）数据仓库是适合知识发现的过程的结构。数据仓库的处理过程是从“数据清理/整合——>数据仓库——>数据选择——>数据挖掘——>模式评价——>知
识”不断循环的过程（注：类似Fayyad96年提出的数据挖掘过程模型）。
（2）（2）将数据仓库和挖掘的结构划分为四个层次：第壹层是数据层，第二层是多维数据库层MDDB，第三层是OLAP和OLAM，第四层是用户界面。（注：类似
HanJiawei的OLAM体系结构）
（3）（3）数据挖掘过程包括：数据选择，数据转换，数据挖掘，数据解释。（4）（4）数据挖掘的方法：联想，划分，聚类，预测，顺序模式，相似时间序列。（5）（5）数据挖掘的科学方法数学工具：统计学，决策树，神经网络，模糊逻辑，线性规划。
（6）（6）个人信用评分系统是将个人信用的历史（六个月之上）经过45至65个因素的刻划后表述的决策模型。通常个人信用评分为350至850之间。每人从850分起，有坏帐记录，即扣去不同比例的分数。经过评分模型的分析，最后得到决策评分。（850为最好）
（7）（7）评分因素：过去的付帐历史、信用欠帐量、信用卡使用时间、新信用卡的申请、信用卡的类、信用卡交易情况、现金提取情况
（8）（8）应用前景：银行各类信贷风险分析，企业和个人信用风险分析
2)2)如何利用数据挖掘工具协助进行市场营销
内容
?数据挖掘的定义
?IBM数据挖掘的解决方案
?在金融行业的应用
主要观点：
（1）（1）强调了数据挖掘过程，首先必须明确需要解决的商业问题。
（2）（2）IBM有从数据库到最上层的挖掘工具的壹整套商业智能解决方案。
（3）（3）在银行应用的层次：信用评分，购物篮分析，区隔分析，交叉营销/向上营销，客户流失，客户价值。
（4）（4）讲解了LiftChart图的含义
3)3)数据挖掘在金融行业的应用趋势分析
内容
?数据管理技术的挑战
?结构化数据挖掘应用
?非结构化数据挖掘应用
?金融行业数据挖掘应用趋势
主要观点：
（1）（1）八十年代初，银行自动化建设，九十年代初银行网络化建设阶段，九五末期，数据大集中。
（2）（2）2002年上半年金融行业IT应用特点：数据大集中平稳进行，“银
联”改善信用卡环境，电视会议扩大应用，个人理财系统成为新焦点，农信
社信息化市场升温，无线局域网开始应用。
（3）（3）结构化挖掘原理：从现有业务系统中抽取数据（业务数据、客户数据），建立深层次的分析体系（数据仓库、数据集市、业务分析模型），以信
息驱动业务的管理、新壹代电子商务企业（市场触觉敏感、以客户为中心、
以信息驱动）。
（4）（4）壹个比喻：数据仓库和数据挖掘好比壹个大的厨师烧菜，开始需要选择原料，然后，将各种原料加工完毕（洗、切、剁等等），分门别类的放
在厨房，这时候厨房就象数据仓库。厨师根据这些原料做出菜肴，就象数据
挖掘得出有意义的知识。
（5）（5）结构化数据挖掘内容：
（6）（6）非结构化数据挖掘的意义：企业战略规划的制定和战术方案的实施离不开对于海量非结构化数据的挖掘和现有知识的管理！
（7）（7）非结构化数据挖掘在企业竞争情报系统的应用，企业竞争情报系统将成为下壹个数据挖掘应用的热点。
（8）（8）金融行业数据挖掘应用趋势，在数据集中的平台上，结合结构化和非结构化数据挖掘技术，部署企业的商业智能、客户关系管理、市场销售分
析、竞争对手分析、市场需求动向等。
4)4)用友金融行业财务管理解决方案
黄伟先生壹上来演示了壹个FLASH游戏，在多张不同花色的牌中，让观众记住壹张牌，说明他能够知道所有人记住的是什么牌。然后，他抽去壹张牌，再打开
其他的牌，观众所记住的牌已经都不在了。原因很简单，他换去了所有牌的花色，造成壹种错觉。黄伟先生用这个游戏说明，错觉往往带来错误的决策，引申开来，数据挖掘需要有正确的数据，才能进行深入的挖掘。
介绍了用友集中式的财务管理解决方案，说明必须先收集这些重要的财务数据，才能进行更深入的挖掘。
5)5)CA数据管理技术行业应用解决方案
讲解了CAX公司的情况，以及CA的商业智能解决方案，特出了CA自己研制的壹种预测技术。
6)6)透过数据挖掘改善客户服务中心的管理
讲解了壹些数据挖掘概念性的东西，且举出了那个经典的“啤酒-尿布”的案例。
7)7)金融信用决策的技术突破——数据挖掘的应用
?引言
?信用周期壹般介绍
?信用决策的简化流程
?信用决策技术解析
?信用决策技术的几个例子
?信用决策技术带来的利益
?中国运用信用技术的可行方案
主要观点：
（1）（1）抵押贷款有很多缺点，信用贷款都能弥补，所以信用贷款是好的，是趋势。
（2）（2）信用周期（CreditLifeCycle）：
（3） （3）信用决策简化流程
（4） （4）传统的决策制定中心是主观制定决策（JUDGEMENT ），主观决策存在壹
些不足，数据挖掘给决策技术带来了突破。数据挖掘是从广义的角度讲的，包括统计、机器学习、神经网络等等。
（5） （5）预测解析（PredictiveAnalytics ）：信用评分技术（CreditScoring ）。
?
内在理解分析（ExploratoryAnalysis/KDD ）：模块识别和相关性分析。 ? 决策建模（DecisionModeling ）：通过图论方法建立模型，对于给定的
壹个或多个决策建立数学关系。
? 策略优化（StrategyOptimization ）：在给定的壹些限制条件下，寻找
改进利润的最优策略解。
? 策略精调（StrategyRefinement ）：精调最优策略解，使其稳定可靠，
易理解、易执行。 招商
Account Acquisition 立户 Account Origination
信用决策管理 CRM
信用风险，市场管理（Risk & Marketing ）
付帐管理（Billing & Remittance ）
信用量管理（Line Increase & Line Decrease ）
超支管理（Over limit ）
离走管理（Attrition ）
促销管理（Promotions ）
定价管理（Pricing ）
再授信（Reissue ）
… … 资信金融
Securitization 收帐 Collection & Recoverary
（6）（6）预测解析：针对不同的信用周期阶段和不同的商业目标，建立模型
?招商：依据风险的招商模型，申请模型，价值模型和响应模型。
?立户：风险（坏帐，破产等），离走和利润定量等。
?用户管理：分档系统，风险预测系统，坏帐、破产预警系统，债量预测
模型，利润预测模型，欺诈预测模型等。
?收帐：前期收帐，后期收帐等。
?总体：损失预测，营利预测，最优组合建立，阶梯变坏率预测，等等。
（7）（7）内在理解分析
?壹般理解分析：变量的相互关系。工具——因子分析、主成分分析、聚
类分析、关联规则等。
?特殊理解分析：对给定目标，寻找贡献或影响的变量。工具——FISHER
显著性检验、参数估计、线性/非线性/LOGISTIC回归、神经网络、决策
树等。
（8）（8）决策建模：对于1个或几个决策建立图论模型。从而建立起他们之间的数学关系。
如下图所示：假设，β、Φ、μ分别记作利率、信用量、债务，则
R（收入）=F（X1，…，X n，β,Φ,μ）
L（损失）=F’（X1，…，X n，β,Φ,μ）
C（费用）=F’’（X1，…，X n，β,Φ,μ）
最大利润=R（收入）max(β,Φ,μ)-L（损失）min(β,Φ,μ)-C（费用）min(β,Φ,μ)
（9） （9）优化决策和决策精调：
（10） （10）信用评数技术：例子——对偶模型
（11） （11）信用决策技术利益：减少坏帐；增加利润；效率提升，开销缩小；策略
的公平性和壹贯性得以保障。
（12） （12）中国的可行方案
?
逐步建立完整的数据库 ? 人员培训（预测建模技术，决策建模技术，策略设计技术）
坏帐模型
离走模型 当前债务
利率调整
信用量调整 债务转移
收入
利润
损失和费用
高 中 低 高 中 低
高 中
-2% $1000.00 $2000.00 -2% $2500.00 $3000.00 0% $0.00 $0.00 2% $-2000.00 $0.00 坏帐分数
离走分数
当前债务
利率调整
信用量调整
债务转移
优化决策和决策精调
逐步建立决策系统
这篇演讲是非常有价值的，所以我将其详细的整理出来。无论对于研究数据挖掘或金融模型的学者/学生，仍是从事实际项目设计的工程人员，都有非常高的参
考价值。
三、三、结语
在短短的三个半小时内，能够
组织这样壹个规模大、内容丰富、
偏重应用的论坛，赛迪是功不可没
的。
壹些能够探讨的概念和思路：
1. 1.数据挖掘的定义
在提到数据挖掘的时候，壹些书或者文献都要强调它和统计和OLAP的区别。我觉得应该从更广义的概念上来理解数据挖掘，它是壹门跨越多个学科的技术，只要能够
从数据发现有意义的模式，都能够称为数据挖掘。
2. 2.数据仓库和数据挖掘的关系
很多人壹讲数据挖掘，首先必须讲数据仓库。数据挖掘是从大量的数据中发现有意义的模式。大量的数据且不壹定是来源于数据仓库。因为，这样会造成壹种误解，进行
数据挖掘项目，壹定要先建立数据仓库。
另壹方面，数据仓库的结构，其实且适合进行数据挖掘分析，因为我们都见到，大部分数据仓库的结构采用星型或雪花型数据模型，这些数据仓库其实是为OLAP建立
的，更适合进行OLAP的多维分析，而要从事数据挖掘项目仍需要将数据转换成数据挖掘算法能够识别的数据结构。
数据仓库为数据挖掘所做的，应该从数据整合和清洗的角度来理解。也就是说，数据仓库将不同操作源的数据存放到壹个集中的环境中，且且进行适当的清洗和转换。这点上面李峻博士所举的厨房的例子是壹个贴切的比喻。数据挖掘所需要的数据，能够直接从数据仓库获得，可是获得后仍是需要进行转换，如果没有数据仓库，就需要直接从操作型数据源中获取，且且要进行ECTL（抽取、清洗、转换、装载）的操作。
因此，没有数据仓库也是能够进行数据挖掘项目，数据仓库的结构不是为数据挖掘设计的，它更适合OLAP操作。
3. 3.国内的数据挖掘项目现状
国内的金融行业真正从事数据挖掘项目的不多，这从论坛的国内报告能够见出。报告的内容主要仍是“见——想——说”的步骤。也就是说，见壹些资料/文献/书，再从目前的情况中展开联想，最后将这些整理的想法形成方案，且报告（说）出来。
我们非常希望，在以后的应用论坛上，能够象林博士举国外的信用决策的例子壹样，来讲国内的数据挖掘案例。从而作到“见——想——做——说”。
4. 4.金融行业如何从事数据挖掘项目
林博士的“中国信用决策的可行方案”是比较贴切的，除了信用决策，对于其他已经积累了很多业务数据的系统，都能够参考。利用数据挖掘技术，构建决策系统，使得决策来源于数据，而不仅仅是主观判断（JUDGEMENT）。
金融行业的数据挖掘研究，需要多方面的人员的共同参和，包括领域专家、数据管理员、数据分析人员、业务分析人员、数据挖掘专家，形成壹个团队，从某壹个实际的问题出发，摸索适合自己企业的壹套研究和开发方法，逐步建立起企业的模型库。因此，
这些需要得到最高决策管理层的认可和参和，因为模型的结果需要报告给决策管理层，且且使得他们能够理解，从而作出相应的决策。
Gartner的调查报告预计到2010年，数据挖掘在相关市场的使用将从目前的少于5%增加到超过80%（来源：Gartner）。这在国内能否实现姑且不论，可是也从壹个侧面说明了这项技术的前景，和对它寄予的厚望。而技术的应用，需要金融行业的认可和支持。
让我们共同努力，挖掘数据价值，推进知识管理。
朱建秋
2002年11月29日
《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
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。
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，
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
区块链对银行业经营管理的影响及对策分析
Finance 金融, 2019, 9(6), 625-633 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/c29822545.html,/journal/fin https://https://www.360docs.net/doc/c29822545.html,/10.12677/fin.2019.96069 Analysis on the Impact of Block Chain on Banking Management and Countermeasures Hui Wang1*#, Shengxi Zhang1*, Feng Liu2 1Management School, Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai 2Binjiang College of Nanjing University of Information Science and Technology, Wuxi Jiangsu Received: Oct. 14th, 2019; accepted: Oct. 29th, 2019; published: Nov. 5th, 2019 Abstract In recent years, the concept of digital currency and blockchain has gradually gained popularity. At the same time, whether the application of blockchain can promote the innovation and reform of the financial industry has become a topic of great concern in the industry and academia. This study introduces the technical characteristics of blockchain in detail, adopts the method of mul-ti-case study, investigates three blockchain application projects in different business scenarios of the banking industry, and analyzes the impact of blockchain technology on the operation and management of the banking industry from the perspective of technological innovation and busi-ness model. How does the banking industry respond to the challenges from blockchain? On the basis of case analysis, this paper puts forward the following main points: first, the application of block chain technology has brought positive effects on the operation and management of the banking industry to some extent, including easing information asymmetry, business process au-tomation, breaking through regional restrictions and reducing intermediate links, etc. Second, Banks mainly adopt two strategies to deal with blockchain technology. The first strategy is the pi-lot strategy of local and small scenes. The second is the gradual change strategy which is imple-mented step by step and expanded step by step. Keywords Blockchain, Banking, Business Management, Technological Innovation, Business Model 区块链对银行业经营管理的影响及对策分析 王辉1*#，章晟希1*，刘峰2 1上海对外经贸大学管理学院，上海 2南京信息工程大学滨江学院，江苏无锡 *第一作者。 #通讯作者。
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
区块链技术在国内外金融行业的应用
区块链技术在国内外金融行 业的应用 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
区块链技术在国内外金融行业的应用概要：互联网的出现使得个体间的信息交换越来越紧密，然而伴随而来的是巨大的信任鸿沟。目前现有的主流数据库架构都是私密且中心化的，在此架构下交易双方的数据孤立，需要引入第三方中介保证交易的真实性，然而这也带来了交易效率的下降和操作风险的上升。作为新兴的数据共享机制，区块链技术有可能成为下一代信息交互的底层架构，通过分布式技术实现算法背书、全球互信这一巨大进步，全面提升资产交易效率和安全等级。作者 | 区块链铅笔创始人龚鸣 来源 | 智信资产管理研究院《资管高层决策参考》 一、区块链的本质：构建可信任的数据共享机制 （一）区块链是一种分布式记账理念，帮助解决信用中介问题区块链是一种技术解决方案思想的统称，并不是某种特定技术。主要是指通过基于密码学技术设计的共识机制方式，在对等网络中多个节点共同维护一个持续增长的、由时间戳和有序记录数据块所构建的链式列表账本的分布式数据库技术。在某些情况下，我们也称之为分布式账本技术（DLT，Distributed Ledger Technology）。 该技术方案可以让任意多个节点接入系统，把一段时间内系统中各个节点的全部信息交流数据，通过密码学算法记录到一个数据块（block）中，并且生成该数据块的指纹用于链接（chain）下个数据块，信息校验时通过系统的所有参与节点共同认定记录是否为真。
通俗来讲，我们可以把基于区块链技术的数据库想象成一个账本：比如支付宝就是典型的账本，任何数据的改变就是记账。这个账本记录了A有多少钱，B有多少钱，A支付给B多少钱等等。区块链系统中的每一个人都有机会参与记账，系统会在一段时间内，可能选择十秒钟，也可能十分钟，选出这段时间内记账最快最好的人，由这个人来记账，他会把这段时间数据库的变化和账本的变化记录在一个区块中。 我们可以把这个区块想象成一页纸，系统在确认记录正确后，然后把这张纸发给整个系统里面其他所有人。这样周而复始，在下一个时间段系统会寻找下一个记账又快又好的人，而系统中的其他所有人都会获得整个账本的副本。这也就意味着系统中的每一个人都有一模一样的账本，这种技术，我们就称之为区块链技术（Blockchain），也称为分布式账本技术。 区块链诞生的重要意义在于解决了信息共享的信用问题。传统的共享有两大弊端：一是能够共享出来的信息量有限（因为对自己重要的都会掖着藏着），二是共享范围很小（一般都是熟人之间）。传统的共享适合小范围的熟人之间，但这种共享不能满足大量业务开展需求。于是需要借助权威的第三方（比如交易中心），利用权威性，让各方都放心在交易中心开户、支付清算、登记结算等等数据都在中心，却也带来了交易效率的下降和操作风险的上升。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。
2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的
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。
大数据之数据挖掘技术
大数据之数据挖掘技术 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？ 总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。 我们列一下要谈论的话题： 1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？ 2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？ 3、数据挖掘的过程 4、你应理解的统计学
5、数据描述与预测：剖析与预测建模 6、经典的数据挖掘技术 7、各类算法 8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘 9、具体的案例分析 什么是数据挖掘？ 是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。 这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现
模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。 而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。 专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。 两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。 经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。 但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客
数据挖掘商业案例
金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
(建筑工程管理)基于大数据挖掘技术及工程实践试题及答案
（建筑工程管理）基于大数据挖掘技术及工程实践试 题及答案
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)(D)的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能 够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种 属于数据挖掘的哪类问题？(A) 3) A.关联规则发现B.聚类 4) C.分类D.自然语言处理 5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) 6)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 7)(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 8) A.Precision,RecallB.Recall,Precision 9) A.Precision,ROCD.Recall,ROC 10)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？ (C) 11)A.频繁模式挖掘B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 12)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其 他标签的数据相分离？(B) 13)A.分类B.聚类 C.关联分析 D.隐马尔可夫链
14)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于 数据挖掘的哪一类任务？(C) 15)A.根据内容检索B.建模描述 16)C.预测建模D.寻找模式和规则 17)下面哪种不属于数据预处理的方法？(D) 18)A.变量代换B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 19)假设12个销售价格记录组已经排序如下： 5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) 20)A.第一个B.第二个 C.第三个 D.第四个 21)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) 22)A.标称B.序数 C.区间 D.相异 23)只有非零值才重要的二元属性被称作：(C) 24)A.计数属性B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 25)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) 26)A.嵌入B.过滤 C.包装 D.抽样 27)下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B)
区块链在金融业中的应用
区块链在金融业中的应用 作为金融科技领域的一项重要技术创新，区块链被视为构建未来互联网业态的核心关键技术，可实现互联网从信息互联到价值互联的升级。事实上，区块链是一个采用共识机制、去中心化、分布式的共享账本或数据库，通过密码学加密技术，保证这一账本或数据库的全网公开、透明的一致性，其分布式组网方式以及加密不可撤回及篡改的特性，保证了加密信息可以用点对点的方式，安全、保密地进行快捷传输和交易。尽管目前区块链技术尚处于发展的初级阶段，但作为去中心化记账平台的核心技术，区块链被认为在金融、征信、教学、医疗、物联网、经济贸易、智能设备等众多领域都拥有广泛的应用前景。 区块链基础架构及关键技术 区块链是基于密码学原理而不是基于信用，使得互联网上任何达成一致的交易双方直接支付，从而不需要第三方信用中介机构的参与。本质上，区块链是一个分布式账本，一种通过去中心化、去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案，是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。 （一）区块链的基础架构和模式。区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成，包含了从底层数据结构到共识机制到顶层应用协议的众多内容。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等技术；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。区块链系统每层分别完成一项核心功能，各层之间互相配合，实现一个去中心化的信任机制。可以说，区块链技术最具代表性的创新点即为基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约。 按参与对象范围的不同，区块链可粗略区分为公有链、联盟链和私有链。划分的标准不是参与节点的多少，而是整个系统中记账节点的门槛和记账权的分散度。 （二）区块链的核心和关键技术。1.共识机制。机器共识机制即区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制，是区块链的核心理论和技术。FLP不可能定理已经证明，在存在故障进程的异步系统中不存在有限时间内达成“共识”理论解。这也意味着，理论上，在存在“女巫”节点的异步网络环境中，不可能在有限时间内有达成一致共识的精确算法，因而必须寻找其可行的“工程解”，而目前出现的在特定环境中的各类共识机制就是求解“工程解”具体算法。区块链常用的共识机制主要包括：PoW（Proof of Work，工作量证明）、PoS（Proof of Stake，权益证明）、DPoS（Delegate Proof of Stake，股份授权证明）等。
在金融行业中数据挖掘的应用都有哪些(三)
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例 实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越 来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一 下更多的相关内容。 首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收 益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术是将客户的海量信息数据运用有效的数据 挖掘和处理手段，对各种目标给出量化评分的一种手段，以征信局评分为例。要达到建立征 信局评分的目标，首先要建立起集中的数据仓库，其中涵盖了申请人的各种特征，银行提供 的所有产品，包括存款、贷款、信用卡、保险、年金、退休计划、证券承销，以及银行提供 的其他产品，甚至包括水电煤气、电话费、租金的缴纳情况等。 然后就是反洗钱活动，金融交易活动是洗钱犯罪行为的一个重要环节，通过分析金融机构的 客户信息和交易数据，运用合适的数据挖掘方法，介乎客户背景，识别出可疑金融交易记录，最后根据贝叶斯判定原理，综合各个层次的可疑信息，得到交易记录的整体可疑度，最终为 反洗钱监测提供快速准确的参考。我们可以通过数据挖掘更高效的进行反洗钱活动。 最后给大家说一下数据挖掘对其他决策支持，数据挖掘对其他决策的支持有很多，比如营销 活动预演，理财产品收益以及效果评估，多维分析报告等等。海量用户数据对于未来金融应
用业务将非常关键，有大量的社交、支付、理财数据通过云计算还有专业的分析挖掘，能够为金融机构大幅的降低运营成本，还有服务成本，并提升风控的能力。 通过这些文章我们给大家介绍了很多有关数据挖掘给金融行业带来的帮助以及数据挖掘在金融行业的应用实例，这些都是已经实现并愈加发挥功效的了。当然，现在很多的金融企业以关注宏观经济、行业动态、基本数据、交易性数据等结构化数据为主进行分析，我们还是需要根据实际情况运用好数据挖掘这个技术。
《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案
《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题 及答案 《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题 1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约
是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6) 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 8) 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, xx年纪人数分别为：一年级xx年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技