數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-09-10 11:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 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)。：模擬生物進(jìn)化過程的算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三個基本算子組成。為了應(yīng)用遺傳算法，需要將數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)表 達(dá)為一種搜索問題，從而發(fā)揮遺傳算法的優(yōu)化搜索能力。(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的新型數(shù)學(xué)工 具。它特別適合于數(shù)據(jù)簡化，數(shù)據(jù)相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)意義，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的相似或差別，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式和數(shù)據(jù)的近似分類等，近年來已被成功地應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘和 知識發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域中。：這種技術(shù)通過K個最相近的歷史記錄的組合來辨別新的記錄。這種技術(shù)可以作為聚類和偏差分析等挖掘任務(wù)。 論文網(wǎng)在線：將信息模式、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)或趨勢等以直觀的圖形方式表示，決策者可以通過可視化技術(shù)交互地分析數(shù)據(jù)關(guān)系?？梢暬瘮?shù)據(jù)分析技術(shù)拓寬了 傳統(tǒng)的圖表功能，使用戶對數(shù)據(jù)的剖析更清楚。二、數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于銀行和商業(yè)中，有以下的典型應(yīng)用：(targetedmarketing)客戶的分類與聚類。例如，可以將具有相同儲蓄和貨款償還行為的客戶分為一組。有效的聚類和協(xié) 同過濾(collaborativefiltering)方法有助于識別客戶組，以及推動目標(biāo)市場。2..客戶價值分析。在客戶價值分析之前一般先使用客戶分類，在實施分類之后根據(jù)“二八原則”，找出重點客戶，即對給銀行創(chuàng)造了80%價
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