金融行业的数据挖掘技术研究.
金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案
金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案第一章智能化金融数据分析概述 (2)1.1 金融数据分析的意义 (2)1.2 智能化金融数据分析的发展趋势 (2)第二章数据采集与预处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据清洗与预处理 (3)2.3 数据质量评估 (4)第三章金融数据分析方法 (4)3.1 描述性统计分析 (4)3.2 关联规则挖掘 (4)3.3 聚类分析 (5)第四章金融风险评估 (5)4.1 信用风险评估 (5)4.2 市场风险评估 (6)4.3 操作风险评估 (6)第五章资产配置与优化 (7)5.1 资产配置策略 (7)5.2 资产组合优化 (7)5.3 风险调整收益分析 (7)第六章金融产品推荐与营销 (8)6.1 客户需求分析 (8)6.2 金融产品推荐算法 (9)6.3 金融营销策略 (9)第七章金融欺诈检测与防范 (10)7.1 欺诈行为分析 (10)7.2 欺诈检测技术 (10)7.3 防范策略 (11)第八章金融行业智能化应用案例 (11)8.1 智能投顾 (11)8.2 智能风险管理 (12)8.3 智能信贷审批 (12)第九章金融数据安全与隐私保护 (13)9.1 数据安全风险 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 常见数据安全风险 (13)9.2 数据加密技术 (13)9.2.1 概述 (13)9.2.2 常见数据加密技术 (13)9.3 隐私保护策略 (14)9.3.1 数据脱敏 (14)9.3.2 数据访问控制 (14)9.3.3 数据匿名化 (14)9.3.4 数据安全审计 (14)9.3.5 数据合规性检查 (14)9.3.6 安全教育和培训 (14)9.3.7 数据安全技术创新 (14)第十章金融行业智能化发展趋势与挑战 (14)10.1 金融行业智能化发展前景 (14)10.2 技术挑战 (15)10.3 监管与合规挑战 (15)第一章智能化金融数据分析概述1.1 金融数据分析的意义金融数据分析是金融行业发展的关键环节，其意义主要体现在以下几个方面：（1）提升决策效率：金融数据分析能够帮助企业快速了解市场动态，掌握客户需求，为管理层提供准确、及时的数据支持，从而提高决策效率。
数据挖掘技术在金融行业的应用
数据挖掘技术在金融行业的应用随着金融业的不断发展和技术的进步，数据挖掘技术在金融行业中得到了越来越多的应用。
本文将从金融行业的不同领域出发，介绍数据挖掘技术在金融行业中的应用情况。
1. 证券投资领域数据挖掘技术在证券投资领域的应用包括预测股票价格、构建投资组合和判断投资风险等方面。
预测股票价格是证券投资领域中最常见的问题之一，而数据挖掘技术可以通过对历史股票价格的分析，构建股票价格预测模型，并对未来股票价格进行预测。
除此之外，数据挖掘技术还可以对证券市场的走势进行分析，以帮助投资者制定更优秀的投资计划。
2. 银行业领域在银行业领域，数据挖掘技术主要应用于信用评估、反欺诈和风险分析等方面。
银行需要对客户的信用情况进行评估，以决定是否给予贷款或信用卡等产品，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史信用记录、资产和负债情况等数据进行分析，来预测客户的未来信用表现。
另外，数据挖掘技术还可以帮助银行识别那些可能存在欺诈的客户，并为银行减少欺诈风险提供支持。
3. 保险行业领域在保险行业领域，数据挖掘技术主要应用于保险产品的定价和风险评估等方面。
与银行业类似，保险公司也需要对客户的风险情况进行评估来制定保险产品价格，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史理赔记录、家庭收入情况以及居住、就医等基础信息进行分析，来评估客户的风险水平。
此外，数据挖掘技术还可以用于预防欺诈等问题，提高保险公司的公平性和收益率。
4. 金融市场监管领域金融市场监管领域中，数据挖掘技术可以帮助政府机构更好的监管金融市场，提高市场透明度。
例如，在监管机构中的数据挖掘技术可以用来检测非法市场操纵行为，监控恶意交易以及检测其他违法行为。
此外，数据挖掘技术还可以用于对金融机构的规范化管理和决策支持。
5. 其他领域除了以上几个领域以外，数据挖掘技术在金融行业中还可以应用于风险控制、市场分析、数据可视化以及客户关系管理等方面。
其中，数据挖掘技术的应用可以帮助金融机构更好的管理客户关系，提高客户满意度、提供更好的金融产品和服务，提高机构的利润率和市场竞争力。
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点随着互联网的普及和数字化的发展，数据成为了现代社会的一种重要资源。
在金融领域，数据的价值更是不言而喻。
通过数据挖掘技术的应用，不仅可以更好地利用金融数据，还可以挖掘出更多的商业价值。
本文将探讨数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点。
一、金融领域的数据挖掘应用金融领域是数据挖掘技术的一个重要应用领域。
通过对金融数据进行挖掘和分析，可以提升金融运营效率，发现新的商业机会和市场趋势，改善客户体验，降低风险等。
1. 风险管理在金融领域，风险管理一直是一个重要的问题。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中挑选出重要的信息，如违约概率、催收数据、信用卡欺诈等，从而更好地排除风险和降低损失。
2. 营销推荐通过数据挖掘技术，可以将客户分为不同的等级，并且根据这个等级提供针对性的服务和产品。
同时，也可以根据客户的需求和喜好提供个性化的营销推荐，从而提升客户体验。
3. 投资和交易借助数据挖掘技术，可以更好地理解股市走势和交易模式。
从而可以更准确地预测未来的行情，优化交易策略，使投资者可以更好地获取收益。
二、数据挖掘在金融领域的创新点除了常见的风险管理、营销推荐和投资交易外，数据挖掘技术在金融领域还有很多的创新点。
1. 云计算和大数据金融领域处理大量数据非常耗费时间和精力。
于是，通过云计算和大数据技术的应用，可以更轻松地处理和分析大数据。
2. 人工智能人工智能是数据挖掘技术的另外一种应用。
以自然语言处理为例，可以更好地理解客户的需求和潜在问题。
通过应用人工智能技术，可以更精准地提供服务和建立更好的客户关系。
3. 区块链区块链技术可以有效的提高金融数据的安全性和准确性。
在金融领域，运用区块链技术，可以建立更加安全和可信的数据治理方式，从而保证企业的数据安全和可靠性。
三、数据挖掘技术在金融领域的发展趋势1. 信息处理的更高效未来，数据挖掘技术将更加贴近金融领域的需求，开发出更加高效和精确的数据处理技术。
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
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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 。
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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
金融数据挖掘技术的常见问题与解决方案研究及应用实践案例
金融数据挖掘技术的常见问题与解决方案研究及应用实践案例金融数据挖掘技术是指利用计算机和统计学方法自动发现、提取和分析大量的金融数据的过程。
在当今信息爆炸的时代，金融机构面临着海量数据的挑战，如何从这些数据中提取出有价值的信息成为了一项重要的任务。
然而，金融数据挖掘技术在实践中面临一些常见的问题，本文将对这些问题进行研究，并给出相应的解决方案。
常见问题之一是数据质量问题。
金融数据的质量直接影响到数据挖掘模型的准确性和可靠性。
金融数据往往存在着缺失值、异常值、重复值等问题，这些问题会严重影响数据的准确性。
为了解决数据质量问题，可以采取以下几种解决方案：首先，对数据进行清洗，删除缺失值、异常值和重复值；其次，采用插补算法填补缺失值；最后，建立异常检测模型，排除异常值的影响。
另一个常见问题是特征选择问题。
在金融数据挖掘中，特征选择是指从大量的候选特征中选择出适合建模的有效特征。
特征选择的好坏直接影响到模型的性能和泛化能力。
面对海量的金融数据，如何选择出适合的特征成为一个难点。
解决特征选择问题可以采用以下几种方法：首先，基于统计学方法，如方差分析、卡方检验等进行特征选择；其次，采用机器学习算法进行特征选择，如决策树、随机森林等；最后，采用基于信息熵或相关性的方法进行特征选择。
此外，金融数据挖掘中常见的问题还包括模型选择问题和模型评估问题。
模型选择是指从多个候选模型中选择出最合适的模型进行建模。
在金融数据挖掘中，常见的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
如何选择合适的模型成为了一个关键问题。
解决模型选择问题可以考虑以下几点：首先，根据问题的需求和数据的特点选择合适的模型类型；其次，利用交叉验证等方法进行模型评估和比较；最后，采用集成学习方法，如随机森林、Adaboost等，融合多个模型的优点。
在金融数据挖掘的应用实践中，有许多成功的案例值得借鉴。
例如，分析股票市场数据可以帮助投资者制定合理的投资策略。
金融领域中的数据挖掘应用
金融领域中的数据挖掘应用在当今快速发展的信息时代中，数据挖掘成为了各个行业中最常用的分析工具之一。
金融领域中的数据挖掘应用更是具有重要的意义，不断推动着整个金融体系的进步。
本文将深入探讨金融领域中的数据挖掘应用，探讨其应用场景和实际意义。
一、金融领域中的数据挖掘应用场景1.风险控制在金融领域中，风险控制是最为重要的部分之一。
数据挖掘技术可以帮助银行识别客户的信用风险，建立起有效的信用评估模型以及辨别欺诈行为。
数据挖掘技术在控制风险方面的应用是深度切实的。
比如个人信用评分，就是运用了数据挖掘技术，通过应用量化分析方法，建立起客户信用评估体系，判定客户的信用评分，针对评分进行区分性授信，为银行提供参考。
2.贷后管理贷后管理也是金融领域大规模应用数据挖掘技术的方面之一。
将贷款数据与客户数据库结合，发现贷款客户的特征属性，如客户的年龄、性别、工作、收入等信息，进而观察其还款记录、欠款情况以及所使用的产品信息等等。
通过对数据的挖掘，对客户制定出完整的还款计划，减少因个体“非理性”而产生的逾期情况，从而有效提高银行的服务质量和真实利润。
3.资产配置另外，数据挖掘技术在资产配置方面也有着广泛的应用。
金融机构可以运用数据挖掘技术，识别优秀的基金经理、股票投资机会、证券市场趋势等，帮助客户实现更具效益的投资配置，调整资产分配。
银行通过具体的数据挖掘技术，追踪并研究证券市场、行业变化和公司经营情况，为客户提供投资建议，提高客户回报率。
二、金融领域中数据挖掘应用的意义1. 提高效率数据挖掘技术不仅能够为银行在风险控制、信用评估、投资分析、客户关系等方面提供全面的支持，而且可以极大地提高银行的效率。
金融机构通过分析客户和业务数据，深度挖掘出数据背后的价值，准确的做出决策，全面提高银行的效率。
2.降低成本数据挖掘技术的应用，可以降低金融机构的运营成本。
比如，银行可以通过数据挖掘技术自动管理客户关系，自动还款，省去了人工的人力成本和问题的可能性，降低了运营成本。
大数据分析在金融领域的应用研究
大数据分析在金融领域的应用研究随着科技发展的不断加速，大数据分析成为金融领域中一个重要的研究方向，被广泛应用于数据挖掘、客户管理、风险控制等领域。
本文旨在探讨大数据分析在金融领域的应用研究，并对其未来发展做出一些展望。
一、大数据分析在金融领域的应用1.数据挖掘数据挖掘是大数据分析在金融领域中最常见的应用之一。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以找到隐藏在数据中的规律和趋势，以辅助金融机构进行重要的商业决策。
例如，通过挖掘客户的消费习惯和偏好，银行可以更好地了解客户的需求，推荐相关的金融产品，提高客户满意度和忠诚度。
2.客户管理大数据分析在客户管理方面的应用同样十分广泛。
通过对客户的行为数据进行分析，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好，制定更个性化的服务策略，提高客户留存率和客户价值。
例如，一些银行通过分析客户的交易行为，提供实时推荐服务，并根据客户喜好个性化定制理财方案。
3.风险控制大数据分析在风险控制领域的应用也十分重要。
通过对大量的交易和行为数据进行实时监控和分析，金融机构可以及时识别和控制风险，并防止出现重大风险事件。
例如，通过对信用卡交易的实时监控，银行可以及时发现异常交易，及时进行风险控制，并防止信用卡欺诈事件的发生。
二、大数据分析在金融领域的发展趋势1.深度学习的应用随着深度学习技术的不断发展和完善，大数据分析在金融领域的应用也越来越深入。
将深度学习技术应用于金融数据分析中，可以更好地提取数据中的隐含信息和规律，实现更准确的数据分析和预测。
2.区块链技术的应用区块链技术被广泛认为是金融领域革命性的技术。
大数据分析在区块链技术中的应用也将进一步扩大。
通过对区块链中的数据进行分析和挖掘，可以更好地监控和管理金融交易风险，并提高金融交易的安全性和效率。
3.云计算技术的应用云计算技术被广泛应用于大数据分析和处理中。
在金融领域中，大数据分析的应用也越来越依赖于云计算技术。
使用云计算，金融机构可以更便捷地存储和管理数据，并进行更快速和更准确的分析，从而实现更高效的风险控制和决策管理。
数据挖掘技术在金融领域的应用
数据挖掘技术在金融领域的应用数据挖掘技术是一种通过从大量数据中提取潜在信息和模式的过程，常常被用于辅助决策和预测分析。
在金融领域，数据挖掘技术的应用已经成为金融机构和投资者的重要工具，能够帮助他们更好地理解市场趋势、优化投资组合和管理风险。
1. 金融市场趋势分析数据挖掘技术可以处理并分析大量的金融市场数据，从而帮助金融机构和投资者识别出市场的潜在趋势。
通过分析历史数据，可以揭示出市场的周期性变化和相对强度，进而预测未来的市场走势。
基于数据挖掘技术的趋势分析模型还可以进行自动化交易，提高交易效率和收益。
2. 风险管理风险是金融领域不可避免的一个问题，而数据挖掘技术可以帮助金融机构更好地理解和管理风险。
通过分析大量的历史数据和实时数据，可以建立预测模型，识别潜在风险，并制定相应的风险管理策略。
例如，在信贷评估中，数据挖掘技术可以根据借款人的个人信息和信用历史，预测其偿债能力和违约风险，帮助金融机构做出更准确的决策。
3. 营销和客户关系管理金融机构需要通过有效的营销和客户关系管理来吸引和保持客户，而数据挖掘技术可以提供有关客户行为和偏好的洞察。
通过分析客户的交易历史、行为模式和社交网络，可以将客户细分为不同的群体，并针对性地提供个性化的产品和服务。
此外，数据挖掘技术还可以帮助金融机构发现潜在的交叉销售机会，提高销售效率和客户满意度。
4. 欺诈检测在金融交易中，欺诈行为是一个严重的问题，而数据挖掘技术可以帮助金融机构及时发现欺诈行为。
通过分析大量的交易数据和行为模式，可以建立欺诈检测模型，识别出异常交易和潜在的欺诈行为。
这些模型可以自动化地监测和预警，提高金融机构对欺诈行为的识别和应对能力。
5. 资产管理和配置数据挖掘技术也可以帮助金融机构和投资者优化投资组合，增加投资回报。
通过分析历史数据、市场数据和经济数据，可以建立资产配置模型，优化投资组合的权重和比例。
这样可以减少投资组合的风险，并为投资者提供更好的投资回报。
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■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Σθif [·]yix 1x 2x 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=ni =1Σw i x i -θ(1y=f (X(2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--■现代管理科学■2009年第8期x1x2x3x4x6x5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,PS={(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(Xi|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=i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15--■现代管理科学■2009年第8期定需要解决的问题,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。