浅谈数据挖掘的应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据时代的到来给各行各业带来了巨大的机遇和挑战，财务领域也不例外。
财务数据作为企业经营活动的重要组成部份，其挖掘和应用对于企业的决策和发展具有重要意义。
本文将从大数据下财务数据的挖掘和应用两个方面进行探讨。
一、大数据下财务数据的挖掘1. 数据采集与清洗在大数据时代，财务数据的挖掘首先需要进行数据的采集与清洗。
数据采集可以通过企业内部系统的记录、财务报表、交易数据等方式获取，也可以通过外部数据源如金融市场数据、宏观经济数据等进行补充。
数据清洗则是对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理大数据下的财务数据量庞大，对于数据的存储和管理提出了更高的要求。
传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求，因此需要采用分布式数据库或者云计算平台进行数据存储和管理。
同时，还需要建立相应的数据仓库和数据湖，以便于数据的检索和分析。
3. 数据分析与挖掘技术在大数据时代，传统的财务分析方法已经无法满足对海量数据进行深入挖掘的需求，因此需要借助于数据分析与挖掘技术。
常用的数据分析与挖掘技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
通过这些技术，可以对财务数据进行趋势分析、关联分析、分类预测等，提取出有价值的信息和规律。
二、大数据下财务数据的应用1. 风险管理大数据分析可以匡助企业对财务风险进行有效管理。
通过对大量的财务数据进行分析，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行防范。
例如，通过对供应链数据进行分析，可以预测供应链中的风险点，避免因供应链中断而造成的财务损失。
2. 经营决策大数据分析可以为企业的经营决策提供有力支持。
通过对财务数据的挖掘和分析，可以了解企业的盈利模式、成本结构、资金运作等，为企业的战略决策提供数据支持。
例如，通过对销售数据的分析，可以找出销售增长的关键因素，为企业的市场拓展提供指导。
3. 财务预测大数据分析可以匡助企业进行财务预测，为企业的财务规划和预算制定提供依据。
浅谈数据挖掘在医院信息系统中的应用
方案 ． 即从 中为 医院找 到关键 服务 对象 ． 从特 定 或
首先要 根据所 确立 的 主题 ．搜索 一切 相关 的 的就诊 病人 中找到 主流 的服务 需求 和特 殊 医疗 服 增加 服 务项 目， 在极 数据 ．主要是 查找 医院信 息 系统 中的历史 数据 和 务 需求 。从 而拓宽 服务 范畴 ，
现 行 数 据 ． 直 接 从 提 取 相 关 的 表 ． 中选 择 合 适 大满 足病人 的 同时 ． 提高 了 医院的效 益 可 从 也
的数据 用 于数据 仓库 的数据 源 例 如预 测病 人对
３２预 见 新 的疾 病 ．
福 建 电
脑
１１ ０
另 外可 以利 用多年 病案 信息 库 ，使 用 数 据挖 费 比例 ． 理控 制 医疗 费用 ； 析 同期 费用 ， 现 合 分 发 费 用变化 规律 ． 出增加 收 入 的措 施 ： 找 以及 对 医疗 掘 的关联 分析 方法 进行 疾病 相关 因素 分 析 ：运用 粗糙 集理 论根 据 以往病 例归 纳 出诊 断规则 ，预测 工作 量影 响 因素分析 ，对 医 院收治 病人 等进行 分
专 家和技 术人 员必须 深入 调查 、 论 ． 讨 明确需 要解 的就 诊病 人历 史数据 中构建 数据 集合 ． 建立 模 型 ， 这个 变量 根据 主体 决 的 问题 ．确 定数据 挖掘 的 目标 和衡 量其 成功 的 这个 模 型对一 个特定 的 变量 （
标 准 。这个 步骤是数 据挖 掘 的基础 ２２数 据仓 库 的建 立 ． 而定） 进行 描述 。 中寻找某 一种模 式 的决 策支 持 从
比例 。 ３４ 中 医 文 献 的 处 理 ．
的挖掘 ． 而得到 有用 的信 息 。 帮 医院的科 学管 从 并 理 活动 中提供 了重 要 的预测 数据 和支持 。数 据挖
浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用
金 融 信 息 化 论 坛
２０ 年 ９ １ ０８ 月 ０日 第 ９ 期
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浅 谈 数 据 挖 掘 技 术 在 金 融 业 中 的应 用
■ 中国矿 业大 学理 学 院 侯 宇 范 杰
摘
要 ： 据 挖 掘 技 术 是 一 门 最 新 的 交 叉 学 科 ， 据 挖 掘 的 发 展 必 将 带 来 许 多领 域 的 变革 。 数 数
户 进行 科学 地分 析 和归类 ， 进行 信用 评估 。 ｌ ｎ 并 Ｍｅｌ ｏ
的特 定 关 系 ， 示 出 一些 有 用 的信 息 ， 以 为经 营 揭 可 决策 、 场 策 划和 金融 预 测等 方 面提供 依 据 。通 常 市 我们还 可 以采用 一下 形式 化 的定义 。
令 Ｄ＝ ｄ ， ２ ｄ ， ｄ ｝ 要 分 析 的 数 据 集 合 ， ｛１ ｄ ， ３ … ｎ为 数 据 挖 掘可 以描 述 为一 个 过 程 ， 目的是 要 发现 ： Ｄ 的 一 个 子 集 Ｄ ， 于 Ｄ 的 一 个 假 设 Ｈ（ Ｃ ， 中 Ｃ 关 Ｄ ，） 其 是 用户认 为 有用 的上 下文 。
客 户生 命周 期 的 费用 和收 入 ， 以发 现最 终用 户 并 可 将 市 场 定 位 于 这 些 用 户 。据 银 行 官 员 称 ：ｎｅｌ ｅ ｔ Ｉｔｌｇ ｎ ｉ Ａｇ ｎ 可 以 帮 助 用 户 增 强 其 商 业 智 能 ， 交 往 、 类 ｅｔ 如 分 或 回归 分 析 ， 赖 这 些 功 能 ， 对 那 些 有 较 高 倾 向 依 可 购 买 银 行 产 品 和 服 务 的 客 户 进 行 有 目 的地 推 销 。
一
银 行 使 用 数 据 挖 掘 工 具 提 高 销 售 和 定 价 金 融 产 品 的 精 确 度 。例 如 ， 庭 普 通 贷 款 的 客 户 主 要 有 两 类 ： 家 类 很 少 使 用 信 贷 限 额 （ 循 环 者 ）另 一 类 能 够 保 低 ， 持 较高 的未清余 额 （ 高循 环 者 ） 。低 循 环 者 代 表 缺 省 和 支 出 的注销 费 用危 险性 较 低 ， 会 带 来极 少 的净 但 收 入 或 负 收 入 ， 这 类 客 户 ， 行 需 要 提 供 更 多 的 对 银 机 会 让 他 们 使 用 信 贷 限 额 。高 循 环 者 具 有 支 付 缺 省
浅谈数据挖掘技术的应用和发展
T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。
2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。
2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。
2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。
2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。
2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。
2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。
2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。
3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。
目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。
数据挖掘的应用领域及方法
数据挖掘的应用领域及方法数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，可以在各个领域中应用。
下面将介绍数据挖掘的应用领域及方法。
一、金融行业数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。
首先，数据挖掘可以帮助金融机构发现欺诈行为，通过分析用户的交易数据和行为模式，识别异常交易和风险群体。
其次，数据挖掘可以用于信用评估，通过分析用户的贷款记录、消费行为等信息，判断其信用等级和还款能力。
此外，数据挖掘还可以用于市场预测和投资策略，通过分析市场数据和股票交易记录，预测股票走势和市场趋势。
二、电子商务数据挖掘在电子商务中的应用非常重要。
首先，数据挖掘可以用于个性化推荐，通过分析用户的购买记录和评价数据，为用户推荐符合其兴趣和偏好的商品。
其次，数据挖掘可以用于市场竞争分析，通过分析竞争对手的销售数据和用户行为数据，发现市场机会和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以用于用户分类和群体分析，通过分析用户的行为模式和社交网络数据，了解用户需求和行为习惯。
三、医疗健康数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。
首先，数据挖掘可以用于疾病预测和诊断，通过分析患者的病历数据和医疗指标，建立数据模型来预测疾病的发展趋势和提供精准的诊断结果。
其次，数据挖掘可以用于药物研发和治疗方案优化，通过分析药物数据和临床试验数据，挖掘药物的作用机理和副作用，以及针对性的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以用于健康管理和健康推荐，通过分析用户的健康数据和生活习惯，提供个性化的健康建议和管理方案。
四、交通运输数据挖掘在交通运输领域的应用也非常重要。
首先，数据挖掘可以用于交通流量预测和拥堵预警，通过分析交通数据和道路状态，预测交通拥堵的发生和路段的通行能力，提供交通状况的实时更新。
其次，数据挖掘可以用于路径规划和交通导航，通过分析交通网络数据和用户出行数据，为用户提供最优的路径规划和交通导航服务。
此外，数据挖掘还可以用于交通安全分析和事故预防，通过分析交通事故数据和驾驶行为数据，发现事故的潜在原因和高风险驾驶行为。
浅谈Web数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术是从 大量 的、不完全 ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ）以 及 Ｗｅ ｂ 用 法 挖 掘 的 、有 噪声 的 、模糊 的、随机的数 据 中 （ Ｗｅ ｂ ｕ ｓ ａ ｇ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 。 提 取 出未 知但又存在 的有价值 的信息 。 那么又如何 在这样 的数据 中寻找规律 并 且快捷 的得 到这些有 价值 的信息就成 为 了 焦 点 话 题 。Ｗｅ ｂ作 为 一 个 巨 大 的、
ｌ ｅ ｖ ｅ ｒ 和 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ搜 索 引 擎 数据 形式。因此具有多样复杂性 的特点。 权 重 。 比如 Ｃ
的应 用 ，主要 表现 在对 网络服 务
性能上的提 高，以及给 电子商务
企 业等 带来 的影 响和其 他领 域 的
应用 。
２ Ｗ ｅ ｂ 数据挖掘的分类
【 关键 词 】数据挖掘 Ｗ ｅ ｂ 技术 应用 Ｗ ｅ ｂ 挖掘
由此 可 见 Ｗｅ ｂ数 据 量很 大 ， 并且
务的数据资源 以外 ，还存在很多 Ｗｅ ｂ数 类型复杂 。对 数据源 处理 方法 不同可 以 ｂ使 用记 录 挖 掘 分 成两 类 ：第 一 据 是 隐藏性 的 ，例如 由用户提 问动态产 将 Ｗｅ 生的结果 ，或者数据 库管理 系统 中的数 类是将记录 中的数据 统计到传统 关系表
２ ． １ 内容 挖 掘
２ ． ３使 用 记 录挖 掘
Ｗｅ ｂ使用记录挖掘在 电子商务领 域 是很重要 的，可 以通过挖掘 Ｗｅ ｂ日志记 录 ，对用户访 问 Ｗｅ ｂ页面的记录 中分析
Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 就 是 从 Ｗｅ ｂ数 据 或 规律 ，这样 就可 以获取到用 户的喜好 、
据 以及私 人数据 ，就 无法进行 索引 。综 中 ，使用数据 挖掘算法对 其进行分 析挖
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，其中包括财务数据。
财务数据是企业经营活动的重要组成部分，通过对财务数据进行挖掘和分析，可以帮助企业发现潜在的商业机会、风险和问题，提供决策支持。
本文将探讨大数据下财务数据挖掘的意义、方法和应用。
一、大数据下财务数据挖掘的意义1. 提供全面的财务分析：大数据技术可以帮助企业从海量的财务数据中提取有用的信息，进行全面的财务分析。
通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的财务状况、经营绩效和风险状况，为企业提供全面的财务分析报告。
2. 发现商业机会：大数据技术可以帮助企业发现潜在的商业机会。
通过对财务数据的挖掘，可以发现市场需求的变化、产品销售的趋势等信息，为企业提供商业机会的预测和分析。
3. 风险管理：大数据技术可以帮助企业进行风险管理。
通过对财务数据的挖掘，可以发现企业的财务风险，如财务造假、资金流动性风险等，及时采取措施进行风险控制。
二、大数据下财务数据挖掘的方法1. 数据清洗：财务数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗。
数据清洗包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
2. 数据集成：财务数据通常来自不同的系统和部门，需要进行数据集成。
数据集成包括数据格式转换、数据字段映射等。
3. 数据挖掘算法：财务数据挖掘可以采用多种算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
根据具体的需求和问题，选择合适的算法进行数据挖掘。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将挖掘到的财务数据以图表、报表等形式展示出来，便于用户理解和分析。
三、大数据下财务数据挖掘的应用1. 财务风险预警：通过对财务数据的挖掘，可以建立财务风险预警模型，及时发现财务风险，并采取相应的措施进行风险控制。
2. 财务绩效评估：通过对财务数据的挖掘，可以评估企业的财务绩效，包括利润率、资产回报率等指标，为企业提供绩效评估报告。
3. 成本管理：通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的成本结构和成本驱动因素，为企业提供成本管理的决策支持。
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏模式、关联规则和趋势的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和预测未来的趋势。
以下是数据挖掘在不同领域的应用示例。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘可以帮助商家了解消费者的购买行为和偏好。
通过分析顾客的购买历史、购物篮数据和促销活动的效果，商家可以制定个性化的推荐策略，提高销售额和客户满意度。
例如，根据购物篮分析，超市可以将经常一起购买的商品放在相邻位置，以增加交叉销售。
2. 金融业在金融业中，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。
通过分析客户的贷款历史、收入水平和其他相关因素，银行可以预测客户的信用风险，从而更好地决定是否批准贷款申请。
此外，数据挖掘还可以帮助发现潜在的欺诈行为，例如通过分析交易模式和异常行为来检测信用卡盗刷。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发和医疗资源管理。
通过分析患者的病历、基因数据和生活方式等信息，医生可以预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。
此外，数据挖掘还可以帮助医药公司发现新的药物靶点和优化药物配方，以提高疗效和减少副作用。
4. 交通运输在交通运输领域，数据挖掘可以用于交通流量预测、路径规划和交通事故分析。
通过分析历史交通数据和实时交通信息，交通管理部门可以预测道路上的交通流量，以优化信号灯控制和交通流调度。
此外，数据挖掘还可以帮助分析交通事故的原因和模式，以制定相应的交通安全措施。
5. 社交媒体在社交媒体领域，数据挖掘可以用于用户行为分析、情感分析和个性化推荐。
通过分析用户在社交媒体平台上的行为和互动，社交媒体公司可以了解用户的兴趣和偏好，从而向他们推荐相关的内容和广告。
此外，数据挖掘还可以帮助分析用户的情感倾向，以了解公众对某个事件或产品的态度和反应。
总结起来，数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中的潜在信息和规律，企业和组织可以更好地理解客户、优化业务流程、提高效率和决策的准确性。
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隐藏的规律，为决策提供智能的、自动化的辅助手 段。
数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖 掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚 类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖 模型发现、异常和趋势发现等；根据挖掘方法可分 为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据 库方法。机器学习方法包括归纳学习方法 = 决策树、 规则归纳等 B 、基于范例学习、遗传算法等。统计方 法包括回归分析 = 多元回归、自回归等 B 、判别分析 = 贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等 B 、聚类分 析 = 系统聚类、动态聚类等 B 、探索性分析 = 主元分析 法、相关分析法等 B 等。神经网络方法包括前向神经 网络 = G. 算法等 B 、自组织神经网络 = 自组织特征映 射、竞争学习等 B 等。数据库方法主要包括多维数据 分析（,+).）方法。
（M）、各种不同的模型如何应用，其效果如何评 价。不同的人对同样的数据进行挖掘，可能产生不同 的结果，甚至差异很大，这就涉及到可靠性的问题。
（N）、随着互联网的迅速发展，如何进行互联网 的数据挖掘，还有文本等非标准数据的挖掘，都是 需要进一步深入探讨的课题。
目前市场上有多种适用解决所有商业模式的 通用的数据挖掘系统，但在实际运行中这些系统也 存在一些不足，普通用户很难应用这些技术解决自 己的商业问题。问题在于如何将数据挖掘技术与现 有技术很好地结合起来；如果不能将特殊领域的商 业逻辑与数据仓库技术集成起来，数据挖掘的分析 效果和效益不可能达到峰值。系统的定制，软件供 应商和企业互相交流，对系统功能的不断完善和扩 充可以在一定程度上解决这个问题。总之，数据挖 掘只是一个工具，不是万能的，它可以发现一些潜 在的有价值信息，但是不会告诉你为什么，也不能 保证这些潜在的有价值信息成为现实。数据挖掘的 成功要求对期望解决问题的领域有深刻的了解，理 解数据，了解其过程，才能对数据挖掘的结果找出 合理的解释。
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华南金融电脑
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专题
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白地显示出 “数据挖掘”的应用价值，通过数据挖掘 透过数据找出人与物之间规律的典型：该公司利用 067898:8 的数据仓库系统对商品进行 “购物篮分析” 时发现了一个令人惊奇的现象，跟尿布一起购买最 多的商品竟是啤酒！按常规思维，尿布与啤酒风马 牛不相及，但数据挖掘的 “集中统计、分析”功能却 帮助沃尔玛找到了其中的联系：原来美国的太太们 常常叮嘱丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们买完 尿布后往往会随手带回几瓶啤酒。明了这个道理的 沃尔玛干脆把这两种商品并排摆放在一起，结果是 尿布与啤酒的销售量双双增长。
关键词：数据挖掘；应用
一、数据挖掘概述 随着 ’6789687 : ;8< 技术的快速普及 和迅猛发 展，各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。 数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛 应用，产生和收集数据的能力迅速提高，许多商务、 科学和行政事务的计算机化，特别是万维网的流 行，已经将我们淹没在数据和信息的汪洋大海中， 数据库中存储的数据量急剧增大，而数据挖掘的出 现，使得从大量的数据中抽取重要的信息成为可 能，这些抽取出的信息将为公司创造很多潜在的利 润。 数 据 挖 掘 = >?7? -@6@6A， >- B 是 一 个 萃 取 （8C79?D7@6A）和展现（E98F867@6A）新知识的流程。通过 分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使 用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为 企业良好运营和决策部门作出重要决策提供帮 助。 随着数据量的急剧增长，用户很难通过手工方 式对数据的分布找出规律，并根据此规律进行分析 决策。必须借助相应的数据挖掘工具来发现数据中
!4 数据挖掘在国内的应用 目前国内企业实现数据挖掘的困难在于缺少 数据积累、难于构建业务模型、各类人员之间的沟 通存在障碍、缺少有经验的实施者、初期资金投入 较大等。数据挖掘主要在金融、证券、电信、零售业 等数据密集型行业得到实施。 例如，泰安市国税局已经建设了市一级的大集 中系统，市、县、乡镇基层分所的业务统一到了市， 实现了集中管理。信息中心有两台小型机，一台运 行税收征管业务；另一台运行增值税发票业务。希 望所建设的数据挖掘系统能解决不同数据库之间 的融合问题，能切合税务部门的实际应用需求。 基于泰安市国税总局的实际需求，’;- 提出以 下配置方案：先使用 ’;- 的 <876=>?@6 -8A8B67 工 具建一个企业级的数据仓库，实现业务数据的自动 采集、清洗、汇总。在这个过程中可以考虑采用信息 整合技术（C;! ’AD>7E8:F>A ’A:6B78:>7 G 实现数据仓库 和业务系统数据库的无缝整合。然后，选择一些有 意义的主题，抽取相关的数据到 C;! ,+). H67I67 （多维分析服务器）中，利用多维分析工具，有效地 将数据转化为灵活的报表和决策支持信息。再利用 前端分析工具 C;! ,+). )A8JKL67，用户可以较容 易地制作各种形式、风格的报表，直观地查看到税 收征管等情况。最终可以采用 C;! ’A:6JJFB6A: -FA67 D>7 C8:8 对信息进行提炼和挖掘。 四、数据挖掘应用中存在的问题 在数据挖掘的应用过程中，人们发现数据挖掘 面临着许多的问题，这也为数据挖掘的未来发展提 供了更大的空间。
参考文献： O % P 赵岩 4 数据挖掘理论与技术 4 福建电脑Q !""RQ "!4 O!P 薛慧君 4 数据挖掘技术及其在电子商务 中的应用研究 4 内蒙古农业大学学报 S 自然科学 版 G Q !""$Q "N4 OMP 杨克俭 4 数据挖掘及其应用研究回顾 4 福建电脑Q !""NQ "#
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（%）、数据挖掘的基本问题在于数据的数量和 维数，数据结构也因此显得非常复杂，如何进行探 索，选择合适的分析变量，也就成为首先要解决的 问题。
（!）、面对庞大的数据，现有的统计方法都会遇 到一些问题，而对数据进行抽样，可以有效的解决 这一问题。怎么抽样、抽取多大的样本以及如何评 价抽样的效果，这些都是值得研究的难题。
销售额。 !4 保险业：分析决定医疗保险的主要因素；预
测顾客保险的模式。保险公司通过数据挖掘建立预 测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减 少成本，提高利润。
64 制造业：预测机器故障；发掘影响生产能力 的关键因素。在制造业中，半导体的生产和测试都 产生大量的数据，必须对这些数据进行分析，找出 存在的问题，提高质量。
华南金融电脑
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浅谈数据挖掘的应用
! 广东金融学院 刘晓庆
摘要：数据挖掘技术逐渐被人们所接受，在实际生活中的应用越来越广泛。本文首先简单 地概述了数据挖掘相关的概念和应用的流程，然后介绍了数据挖掘在各个行业的应用，及其在 应用的过程中所遇到的问题，并给出了相关的建议。
二、数据挖掘的使用流程 数据挖掘的使用过程比较复杂，必须遵循一定 的流程才能取得较好的效果，数据挖掘的流程如 下：
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专题
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华南金融电脑
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（%）、以准确的陈述定义业务需求； （!）、定义数据模型和数据需求； （6）、从所有可用的资料库中搜寻数 据并准备数据 7 数据可以是相关的或存 放在平面文件中、存储在数据仓库中、现 场计算生成的或来自其他地方 8 ； （9）、评估数据质量； （$）、选择挖掘功能并确定挖掘方法； （:）、解释结果并检测新信息； （#）、在业务决策中运用所获结果和 新知识。 三、数据挖掘的应用 数据挖掘在很多行业都可以有较好 的应用。如：在国外，数据挖掘已广泛应 用于银行金融、零售与批发、制造、保险、 公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开 发、运输等各个企事业单位。据报道，数 据挖掘的投资回报率有达 9""; 甚至 %" 倍的事例。数据挖掘可分辨出成功的商 店或分店的特性，并协助新开张的商店选择恰当的 地理位置；能分析哪种产品是最受欢迎的，可为产 品的推销、商店的布局或新产品的开发等制定新策 略指明方向；能找出产品使用模式或协助了解客户 行为，如正确时间销售 （2<=>? 0<@A -BCDA?<E=）就是 基于顾客生活周期模型来实施的。数据挖掘一方面 是将数据转化为信息和知识，在此基础上作出正确 的决策；另一方面是提供一种机制，将知识融入到 运营系统中，进行正确的运作。 7 一 8 、应用方向 数据挖掘所要处理的问题，就是在庞大的数据 库中找出有价值的隐藏事件，并加以分析，获取有 意义的信息，归纳出有用的结构，作为企业进行决 策的依据。其应用非常广泛，只要该产业有分析价 值与需求的数据库，皆可利用 -<E<E= 工具进行有目 的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、 制造业、金融、保险、通讯及医疗服务。 %4 市场营销：预测顾客的购买行为，划分顾客 群体。同时在生产销售和零售业预测销售额；决定 库存量，批发点分布的规划调度。商场从顾客购买 商品中发现一定的关系，提供打折购物券等，提高
94 其他方面应用概括如下： 经纪业和安全交易：预测债券价格的变化；预 测股票价格升降；决定交易的最佳时刻。 公司经营管理：评估客户信誉，评估部门业绩， 评价员工业绩等。 银行业：侦测信用卡的欺诈行为，客户信誉分 析。 7 二 8 、应用案例 一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数 据挖掘的强大生命力。 %4 数据挖掘在国外的应用 沃尔玛公司 “啤酒与尿布”的故事最能简单直