(参考)银行业中的数据挖掘技术

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1、信息/科技银行业中的数据挖掘技术□文/张俊芝（河北大学文科综合实验教学中心河北·保定）［提要］随着全球科技的飞速发展，辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结别性描述，前者描述某类对象的共同特数据挖掘技术已成功地应用于社会的各果，结合实际情况，调整竞争策略等。征，后者描述不同类对象之间的区别。生个领域。通过建立数据仓库，使用数据挖总之，以上步骤不是一次完成的，可成一个类的特征性描述只涉及该类对象掘技术，挖掘出为银行创造利润的客户，能其中某些步骤或者全部要反复进行，才中所有对象的共性。生成区别性描述的方从复杂的客户信息中建立模型，能够降低有可能达到预期的效果。法很多，如决策树

2、方法、遗传算法等。成本与风险，提高效益。二、数据挖掘技术的功能（五）偏差检测。数据仓库中的数据常数据挖掘通过预测未来趋势及行为，有一些异常记录，从数据仓库中检测这些关键词：数据挖掘；银行业；数据仓库做出前瞻的、基于知识的决策。数据挖掘偏差很有意义。偏差往往包含很多潜在的中图分类号：TP391文献标识码：A的目标是从数据库中发现隐含的、有意义知识，如分类中的反常实例、不满足规则收录日期：2013年5月28日的知识，主要有以下五类功能：的特例、观测结果与模型预测值的偏差、一、数据挖掘相关概念简述（一）自动预测。数据挖掘技术能够自量值随时间的变化等。偏差检测的基本方（一）数据

3、挖掘简介。从技术角度看，动在大型数据仓库中寻找到预测性信息。法是，寻找观测结果与参照值之间有意义数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声过去需要进行大量手工分析的问题，如今的差别。的、模糊的、随机的实际数据中提取隐含可以迅速直接地由数据本身得出结论。例三、数据挖掘技术在银行业中应用的在其中的、人们所不知道的但又是潜在有如，数据挖掘技术能够使用过去有关信用主要方面用的信息和知识的过程。简而言之，数据卡促销的数据来寻找未来信用卡消费中（一）风险管理。数据挖掘在银行业的挖掘实际上是一种深层次的数据分析方能使银行获取最大盈利的客户。重要应用之一是风险管理。可通过构建信法。（二）分析

4、关联。数据关联是指数据仓用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申（二）数据挖掘的主要步骤库中存在着某类重要的可被发现的知识。请人的风险。对于银行账户的信用评估，1、问题定义。数据挖掘是指在大量数若两个或多个变量的取值之间存在某种可采用直观量化的评分技术。以信用评分据中发现有用的令人感兴趣的信息，因此规律性，就称为关联。关联可分为简单关为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，哪种信息是我们感兴趣的，就成了数据挖联、时序关联、因果关联。分析是否关联的来给每项申请的各指标打分，加总得到该掘的首要问题。目的是找出数据仓库中隐藏的关联网。有申请人的信用评分情况。银行根据信用评2、数据准备

5、。数据准备又可分为三个时并不知道数据仓库中数据的关联函数，分来决定是否接受申请，确定信用额度。步骤，即数据选取、数据预处理和数据变即使知道也是不确定的，因此由分析数据通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡换。数据选取的目的是根据用户的需要从关联度而生成的规则是具有可信度的，是使用情况，确定极端客户的消费行为。通原始数据库中抽取一组数据。数据预处理有价值的知识。过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有一般包括消除噪声、消除重复记录、完成（三）划分聚类。数据仓库中的记录可潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，数据类型的转换等。数据变换的目的是消被划分为一系列有意义的子集，即聚类。预

6、防和控制资金非法流失。减数据的维数，即从初始特征中找出真正应用聚类技术可以增强人们对客观现实（二）客户管理。在银行客户管理生命有用的特征。的认识，是概念描述和偏差分析的先决条周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技3、数据挖掘。根据对问题的定义明确件。聚类技术主要包括传统的模式识别方术。挖掘的任务或目的，如分类、聚类、关联规法和数学分类学。聚类技术的核心是，在1、获取客户。发现和开拓新客户对任则发现或序列模式发现等。划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还何一家银行来说都至关重要。通过探索性4、结果解释和评估。数据挖掘的结果要求划分出的类具有某种内涵描述，从而的数据挖掘方法，如自

7、动探测聚类和购物有些是有实际意义的，而有些是没有意义避免了传统技术的某些片面性。篮分析，可以用来找出客户数据库中的特的，或是与实际情况相违背的，这就需要（四）概念描述。概念描述就是对某类征，预测对于银行营销活动的响应率。可对结果进行评估。对象的内涵进行描述，并概括这类对象的以把客户进行聚类分析让其自然分群，通5、分析决策。数据挖掘的最终目的是有关特征。概念描述分为特征性描述和区过对客户的服务收入、风险、成本等相关122《合作经济与科技》２０13年9月号上（总第472期）文化/教育校园网络环境对大学生健康成长的意义□文/宫霖（郑州大学西亚斯