數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用(專業(yè)版)
【正文】 通過關(guān)聯(lián)分析可找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，銀行存儲(chǔ)了大量的客戶交易信息，可對(duì)客戶的收人水平、消費(fèi)習(xí)慣、購買物種等指標(biāo)進(jìn)行挖 掘分析，找出客戶的潛在需求。這種方法通 過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，可以完成分類、聚類和特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大 型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)、這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)表示為概念(Concepts)，規(guī)則 (Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但可以從這海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其后的規(guī)律，而且可以很好地降低金融機(jī)構(gòu)存在的風(fēng)險(xiǎn)。：通過統(tǒng)計(jì)方法歸納，提取有價(jià)值的ifthen規(guī)則。在客戶價(jià)值分析之前一般先使用客戶分類，在實(shí)施分類之后根據(jù)“二八原則”，找出重點(diǎn)客戶，即對(duì)給銀行創(chuàng)造了80%價(jià)值的20%客戶實(shí)施最優(yōu)質(zhì)的服 務(wù)。而其中償還與收入比率是主導(dǎo)因素，受教育水平和負(fù)債率則不是。要偵破洗黑錢和其他金融犯罪，重要的一點(diǎn)是要把多個(gè)數(shù)據(jù)庫的信息集成起來，然后采用多種數(shù)據(jù)分析工具找出異常模 式，如在某段時(shí)間內(nèi)，通過某一組人發(fā)生大量現(xiàn)金流量等，再運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具、分類工具、聯(lián)接工具、孤立點(diǎn)分析工具、序列模式分析工具等，發(fā)現(xiàn)可疑線索， 做出進(jìn)一步的處理。整體行 為分析用來發(fā)現(xiàn)企業(yè)現(xiàn)有客戶的行為規(guī)律。(RoughSet)方法：Rough集理論是由波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak在八十年代初提出的一種處理模糊和不精確性問題
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