银行数据大集中后数据分析和知识获取.pdf

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1、金融信息化论坛华南金融电脑!!""#年$月%"日第$期&’()(*’)+*,-./012,&3/)()(4银行数据大集中后数据分析和知识获取!中国农业发展银行总行信息技术部李小庆摘要：数据大集中后，各家银行均建立了数据仓库，分析和发掘蕴藏在数据中的信息和知识，成了各家银行面临的主要课题。本文从多维分析、数据挖掘和知识发现三个方面介绍了如何从大集中的数据中获取有价值的信息。关键词：数据大集中；多维分析；数据挖掘；知识发现目前，金融业的发展已进入了一个面临全球化理和行政人员能够对数据进行深入地分析。通过竞争的阶段，为使我国金融业在这场竞争中处于不,+).服务器，来源于关系型数据仓库的数据将转败

2、之地，大多数银行都已进行了数据大集中，数据换和抽取为一种新型的数据———多维数据，以反映大集中后如何有效地进行数据分析和知识获取，其用户所能理解的企业的真实的维。多维数据的每一核心技术是建立一套高效的工具来进行数据分析、个维代表着对数据的一个特定的观察视角，如时数据挖掘和知识发现。间、地域、业务等。数据分析和知识发现是一个复杂的工程，它应在数据仓库系统中，多维数据可以作为数据仓用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中库的一部分或作为数据仓库工具层的一部分位于提取人们感兴趣的信息和知识，这些信息或知识是不同的层次。由于所处的层次不同，其分析结果的隐含的、事先未知而潜在有用的，提取的知识表示

3、综合程度也相应的有高低之分，因而可以满足不同为概念、规则、规律、模式等形式。对银行而言，如何应用需求用户的要求。14&4*566根据数据处理的在大集中后的数据中利用数据分析和知识发现的范围、分析人员的交互需要、多维分析需求及现有规则和规律非常重要。分析和发掘蕴藏在数据中的工具的支持等因素，将数据分析模型分为绝对模型信息是银行建立数据仓库重要的意义所在。数据分（*789:5;<=7>-569>）、解释模型（1?9:98<=7>-569>）、析和知识发现，主要执行的是决策和趋势分析类应思考模型（*5@89AB>78）和公式模型用，目前的存储和查询检索系统对此无能为力，解（&5;

4、AD>7<=-569>）等四种模型。决之道唯有采用功能强大的分析、挖掘和知识发现绝对模型属于静态数据分析。它通过比较历史工具。数据值或行为来描述过去发生的事实，因此查询一、利用多维分析来展现经营情况比较简单（仅是值的比较）。综合路径是原有数据仓联机分析处理（,+).）需要多维分析工具。多库设计时定义好的，用户交互少，支持工具广泛维分析工具通过对信息的多种可能的观察形式进（包括一般的查询表格工具）。行快速、一致和交互性的存取，从而使分析员、经解释模型主要还是静态数据分析，分析人员利!-)24%"，!""#(,4$华南金融电脑金融信息化论坛!&’()(*’)+*,-./012,&3/)()(4

5、!""#年$月%"日第$期用系统已有的层次综合路径层层细化，找出事实发的方式，但大体可以分成验证型（89:;<;=>?;5@）和发生的原因。如果分析人员感兴趣的数据不能通过已掘型（A;B=5C9:D）两种模式。验证型是用户首先提出有的路径进行综合，那么需要临时建立多维视图。自己的假设，然后利用各种工具通过递归的检索查*566发表论文时这类工具还相当少，但近年来这询以验证或否定自己的假设。从用户的观点来看，类工具有所增加。他们是在从数据仓库中发现事实。这方面主要通过思考模型较之前两类模型更进一步7它旨在说可视化工具，以便充分利用人类的视觉能力，更方明在一维或多维上引入一组具体变量或参数后将便

6、地发掘数据间的潜在关系。会发生什么。它属于动态数据分析，需要较高层次发掘型模式的应用主要负责从大量数据中发的数据分析人员介入。分析人员在引入确定的变量现数据，预测趋势和行为。与验证性工具的很大的区或公式关系时须创建大量的综合路径。这类模型的别在于，用户在对整个信息的挖掘过程中毋需或只支持工具相当少，大多只提供单一数维上的数据需很少的指导。挖掘型的工具主要指的是数据挖掘子集处理。（A>?>-;@;@E）。数据挖掘是一种从大型数据仓库中公式模型是动态性最高的一类模型，用以表示提取隐藏的预测性信息的新技术。与验证型工具不在多个维上需要引入哪些变量或参数以及引入后所同，数据挖掘是一种展望和预测型的

7、工具，它能发掘产生的结果。至今几乎没有工具支持这种模型。数据间潜在的模式，发现经营者可能忽略的信息，并可以看出，以上四种模型一种较一种深入，从为企业做出前瞻性的、基于知识的决策。具体地说，描述基本事实到寻找原因，从代入变量值进行预测数据挖掘可以分为三个阶段F到寻找关键变量。根据*566的分析，可以看出验证G一H、数据准备（A>?>.:9I>:>?;5@）型工具实现了前三种模型，但第四种模型的实现则本阶段又可进一步细分为两