数据挖掘技术在我国银行业中的应用 发表时间：2018-05-08T09:30:18.120Z 来源：《知识－力量》2018年2月下作者：郭晓雨李玥[导读] 在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率 郭晓雨李玥 （吉林大学） 摘要：在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率，促进了经济的快速增长。尤其是对于银行业来说，每天都面对着众多的数据，来自客户的，来自社会的或者是来自市场的，这些数据如果没有被合理的采集与分类，可能就会形成一定的“数据垃圾”，对银行业来说不但没有用处，更是一种负担，因此“数据挖掘技术”的出现很好的解决了这一难题并且被应用在了银行的信用评级，客户交流，监管等许多方面，并且取得了十分不错的效果。关键词：数据挖掘技术商业银行信用评估 一、数据挖掘技术的综述 数据挖掘过程实际上就是从大量的，不完全有效的，有噪点的，或者模糊的，随机的数据库中识别出有效的，有用的信息的过程，这一过程可以涉及到众多学科，是一门交叉型新兴学科。同时，不像SQL仅仅将数据进行规整，数据挖掘技术是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索，以此来寻求因果与预测未来。 实际上，数据挖掘都是要运用某种特定的工具来实现的，因此对数据挖掘工具的选择也是至关重要的，数据挖掘工具一般分为两种：专用型和通用性。通用型数据挖掘工具是最被广泛运用的，也占有最大的市场，因为可用于大部分的数据，因此操作比较方便，专用型数据挖掘工具则是针对某种特定的挖掘过程，特殊的数据，在选择数据挖掘工具的时候要着重考虑这种工具对于此问题的处理能力和工具可以产生的模式种类的数量。 二、银行业中对个人信用评级体系的建立 商业银行的经营状况与其所承担的风险是息息相关，因此对其客户进行评级在这之中显得至关重要，从客户的收入，历史信用记录，职业，家庭等方面进行综合的考虑来估计其贷款偿还的可能性，如果客户的风险过大，那么这个客户所带来的负收益的可能性就会大于其正收益的可能性，银行就可以对是否接受这名顾客的业务进行评估，而影响个人信用评级的主要因素有如下： 1.个人收入：个人收入是银行对个人信用评级的关键要素，但是并不仅仅限于当事人当前的收入的多少，收入的稳定性和对未来收入的预测也是一项考量标准。 2.家庭：因为在借款人没有能力偿还还款的时候，家庭成员有很大的可能性为其还款，同时家庭的整体的教育环境也影响着借款人的道德修养和对法律的了解程度，简介影响着贷款人还款的可能性。 3.个人财产状况：当借款人流动资产不足以偿还贷款的时候，其固定资产比如房子，车辆也可以做为抵押或者出售其固定资产来被迫履行这一义务，因此当借款人的个人财产金额大的情况下，他的信用额度也会较高。 4.就职状况：一个人的职业的具体情况和其偿还贷款的能力也息息相关，对于一个自由职业的人来说，由于其收入的波动，就会有更大的几率拖欠贷款，但是对于那些例如公务员固定的职业，他们得到信用贷款的可能性就会更大一些。 三、数据挖掘方法在银行中的具体应用 其实数据挖掘技术在银行业的发展是相当重要的，因为对于银行业来说，数据量是非常大的，并且很杂乱，因此通过数据挖掘技术可以从大量繁琐的数据中得到有效的信息并且减少处理过程中不必要的麻烦，也提高了银行业运作的整体的效率。比如用于对客户的信用进行评估以此来减少风险的发生，从而提高银行的效率与盈利，并且也可以有效的进行与客户之间关系的管理。在银行业中，根据客户的基本信息，贷款情况和还款情况可以对信用贷款的风险进行评估，在我国，通常可以将贷款分为五类，又称为“五级分类制度”：正常，关注，次级，可疑和损失。其中正常是指有很大的几率会按时还款的贷款，“关注”等级中存在着一些不利因素，但是还不能确定这些因素是否会对贷款的偿还造成影响，次级指明出现了明显的问题来阻碍贷款的正常还款，当到达了“损失”级别的时候，意味着贷款在正常情况下是无法被归还的，即使归还，可能也只是很少的一小部分。 （一）决策树模型 决策树算法因为简单高效的特点，是数据挖掘算法中最被广泛应用的一种方法。决策树算法中很重要的一种方法是ID3算法，这种算法首先要找出最有判别力的属性，然后对数据进行划分成多个子集，然后再在每个子集中找出最具有判断力的属性，不断地划分，直到每个子集中包含的数据类型完全一致为止。首先明确的是对于大部分银行来说，内部的数据来源并不是唯一的渠道，还可以从外部调用到大范围的数据，用这些数据进行挖掘能得到更加有效地信息。 （二）神经网络模型 神经网络模型类似于决策树结构，同样是利用分割后的训练数据结构建构的。在建构的过程中，需要选择快速建模方式，通常设定准确性Alpha为90%作为终止条件。然后利用测试数据集中进行测试，对模型进行评估，得到一个最佳的模型。 （三）Logistic模型 同样也是经过分割后的“训练数据集”，在选择模型区的时候选择Logistic节点，进行建模分析，在建模过程中，选择专家模式并且进行相应的参数设置，之后进行数据集的测试，评估该模型，获得最佳模型。 （四）对三种模型的对比分析 1、模型的准确率 Logistic模型的准确率是最高的，神经网络模型的准确率是最低的，但是实际上，三种模型的准确率的差距并不是很大，因此这三种方法在准确率方面并不会有较大的影响。
商务智能BI应用实例 案例一：公安领域BI产品应用解决方案 (1) 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案 (2) 案例三：奥克斯集团BI系统成功应用 (5) 案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率 (6) 案例一：公安领域BI产品应用解决方案 应用摘要： 公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。 智能性处理： 作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标： 通过与现场信息的连接，通过与多种不同警务处理信息关联，实现综合信息应用能力，集中警力调配，从而大大提高出警、处理、监控与分析的效率。 通过整合各种已有的警务处理、管理应用系统，形成整体信息利用能力，建立成为公安交通高科技、信息化的智能交通管理的信息平台。 系统架构： 公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：
婷吕计I, 连匿，战本.掘孫 瞒“岸AA??* 嶋誉1W ?!? jftl flfs a tut楼蜩MA 遷?*? it* rti 笛為社甜frs-萍苯却愛aa^anta^a 案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案 应用摘要： 随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到E RP系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现 （女口：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。如何将多个信息系统的数据进行整合？如何将 大量闲置的历史数据提炼成知识？ ADM （汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。通过ADM提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管 理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式 和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核 心业务的辅助决策。
浅谈银行业中数据挖掘的应用(一) 论文关键词]论文关键词]银行业数据挖掘应用 论文摘要]数据挖掘是近年来出现的一种信息技术，在金融业有着较为广泛的应用。本文从银行业的角度出发，归纳了数据挖掘在银行应用的主要方面，并对数据挖掘在银行具体应用的几个阶段进行了阐述。 一、引言 数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。 二、数据挖掘在银行业应用的主要方面 现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。 （一）风险管理 数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。 对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。 通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。根据历史统计数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。（二）客户管理 在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。 1．获取客户 发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。 数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。 2．保留客户 通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行
《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：
数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？
商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)
商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户 商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元，灵活分析
商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。 研究客户，指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。 加强内管，全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。 总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。
商业智能（BI）项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能（BI）项目 第二节、商业智能（BI）概念 商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
数据挖掘在银行交叉销售中的应用研究* 于海波姜 锴 合肥工业大学，合肥 230009 摘要：数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD），是自动或方便地提取代表知识的模式。本文以商业银行业务数据为研究对象，使用SPSS公司Clementine工具提供的关联规则Apriori算法，对银行客户持有外延产品情况进行数据挖掘，取得频繁项集，为银行产品交叉销售提供支持。 关键词：数据挖掘 KDD 交叉销售关联规则 1 引言 中国加入世贸组织，金融领域全面引入国际竞争。商业银行在不断扩展业务范围、不断加大科技投入的同时要注重以客户为中心的管理，对客户需求的满足能力是银行能否与客户保持紧密联系、获得发展的关键所在。数据挖掘(Data Mining)是近些年企业界相当热门的话题,它利用统计与人工智能的算法,从庞大的企业历史资料中,找出隐藏的规律并建立准确的模型,用以预测未来[1]。应用数据挖掘技术对银行海量的以往交易数据进行分析，可以获得潜在规则，预测银行客户需求，创造个性化产品，改善自身营销，为商业银行业务发展提供强有力的支持。 有关研究表明，开发一个新客户的费用是保留一个老客户费用的5倍，成功保留老客户可大幅增加企业的利润，交叉销售就是企业保留老客户的一种非常重要的方法。交叉销售是一种以企业和客户的现有关系为基础去推销另一个产品的营销战略，是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段。本文着重介绍数据挖掘中的关联规则算法及其在银行外延产品交叉销售中的应用。 2 关联规则与Apriori算法 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，挖掘出隐藏在数据库中的一些关联规则，利用这些关联规则可以根据已知情况对未知问题进行推测判断[2]。任何两个变量间都可能存在着潜在的关联,那么怎样决定哪些关联确实具有代表性,真的很有作用，哪些关联只是假象或者毫无用处呢? 在考察关联规则时,需要同时考虑三条独立的标准,即支持度(support) 、置信度(confidence)和增益(lift ) 。 支持度：1）交易集合（交易数据库）D中包含某个交易X的个数称为X在D中的支持计数。例如，D={T1，T2，T3}包3个交易，其中T1={A，B，C}、T2={B}、T3={B，C，D}，如果X={B，C}，则D中存在T1和T3两个交易包含X，此时称X在D中的支持计数为2。2）假定X是一个项目集，D是一个交易集合，称D中包含X的交易个数与D中总的交易个数之比为X在D中的支持度，记作sup(X)。在上例中，包含X的项目个数是2，D中总的交易个数是3，则X在D中的支持度为2/3，即sup(X)=P(X)=66.7%。3）关联规则的一般形式为：X=>Y，其含义为X出现的同时也导致Y出现。关联规则X=>Y的支持度sup(X=>Y)=sup(X∪Y)=P(X∪Y)。支持度是对关联规则的重要性的度量，表示了关联规则的频度。 当给定最小支持度时，若某一项集的支持度大于或等于最小支持度，则称该项集是频繁项集，含有K个 *作者简介: 于海波(1980-), 男, 在职研究生; 姜锴(1973-), 男, 在职研究生.
2010 年第4 期福建教育学院学报 随着网络技术的迅速发展和数据库技术的成熟， 电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。当企业 采用电子商务时，迫切需要把企业信息系统产生的大 量数据转换为有用的数据，为企业创造更大的财富。 数据仓库和数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为 有用的信息并帮助决策，从而是企业在激烈的市场竞 争中处于优势地位。 一、数据仓库与数据挖掘 1. 数据仓库 数据仓库是面向主题的（subject-oriented）、集成 的（integrated）、非违约的（non-volatile）且时变的（time-variant）用于管理和决策制定的数据集。由此可见，数据仓库是一种分析型数据库，基于标准企业模 型集成的、带有时间属性的、面向主题的数据集合，与传统支持查询为主的事务性操作数据库有着本质区 别，具备以下四个特征： （1）面向主题 主题是一个抽象的概念。基于主题组织的数据， 根据领域的逻辑内涵，分为独立的领域，互不交叉，并形成相应的数据视图，汇总表等，因此适于联机分析 处理（OLAP）。 （2）集成化 当数据从面向应用提取到数据仓库时，由于命名 冲突、数据结构转换等的冲突，需要对原有数据进行 抽取、清理、加工，形成一致的命名、变量度量、编码结构、物理属性等。 （3）非违约性 由于数据仓库中的数据是历史数据，当数据集成 到数据仓库后，不需要更改。仅限于装数据和访问数据；并不存在数据恢复，数据同步，修复死锁等复杂问题。（4）时变性 出于决策的需要，数据仓库中的数据需要标明时 间参数，并随时间不断变化，即随着时间变化，不断有新的数据内容添加；不断导出和删除没用的数据内 容；不断地重新综合数据。 2. 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全 的、模糊的、有噪声的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和 知识的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。决策者使用它分析历史数据和当 前数据，提取出隐藏的关系和模式，对未来发生的行 为进行预测。
数据挖掘在金融行业中的运用2013年06 月20 日
金融部门每天的业务都会产生大量数据，利用目前的数据库系统可以有效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了数据爆炸但知识贫乏“的现象。与此同时，金融机构的运作必然存在金融风险，风险管理是每一个金融机构的重要工作。利用数据挖掘技术不但可以从这海量的数据中发现隐藏在其后的规律，而且可以很好地降低金融机构存在的风险。学习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有重要意义。 一.数据挖掘概述 1. 数据挖掘的定义 数据挖掘(data mining)是采用统计、数学、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 数据挖掘技术是统计技术、计算机技术和人工智能技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析，是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。 2. 数据挖掘方法 数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括： （1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。
商务智能的发展和应用 聂迪 (宝鸡文理学院计算机科学系，陕西宝鸡721016) 摘要 所为商务智能，是明显区别于商业智能的一种分析数据的技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 关键字 商务智能；分析；管理；技术 引言 商务智能的出现是一个渐进的复杂的演变过程，而且仍在发展之中，最早的商务智能被称为决策支持系统，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等系统，最终演变成为今天的商务智能。随着计算机应用的不断发展和深入，软件系统的大型化、复杂化，软件的开发与应用已相当的广泛。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能才能保持和提升企业的竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。可在我国，商务智能还处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。。 商务智能的定义 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/178236881.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
银行业数据挖掘 一、引言 数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20 世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大 量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业 决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据 挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的 先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。 二、数据挖掘在银行业应用的主要方面 现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。 （一）风险管理 数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可 通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一 个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定 信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种 对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿 还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。 对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海 量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以 信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各 指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来 决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信 贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、 资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提 升模型的精度，满足信用评价的需求。
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。
2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）
商业智能BI应用软件服务行业分析报告 2011年1月
目录 一、行业管理体制和有关政策 (5) 1、行业管理体制 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (5) 二、商业智能行业概述 (8) 1、商业智能的定义 (8) 2、商业智能的产生与发展 (9) （1）商业智能的产生背景 (9) ①企业的“数据孤岛”现象 (9) ②“数据资产”新企业观念的建立 (9) ③企业运营模式的变化 (10) ④数据库和人工智能技术的发展 (10) （2）商业智能沿革 (10) 3、商业智能的核心技术体系 (13) （1）数据仓库（DW）技术 (13) （2）联机分析处理（OLAP）技术 (13) （3）前端分析展示技术 (14) （4）数据挖掘（DM）技术 (14) 4、商业智能在国内电信行业的发展 (14) 三、商业智能行业发展概况 (16) 1、软件产业发展概况 (16) 2、商业智能行业的细分领域 (17) 3、国际商业智能市场发展概况及趋势 (18) 4、我国商业智能市场发展概况及趋势 (19) 5、商业智能在各行业中的应用概况及趋势 (19) （1）商业智能在各行业应用的分布情况 (19) （2）商业智能在电信行业应用情况及趋势 (20)
（3）商业智能在非电信行业的应用前景 (22) 6、中国商业智能行业发展趋势 (25) （1）优势行业地位不减，中小企业商业智能应用逐渐普及 (25) （2）以产品为依托,增值服务成主角 (26) （3）商业智能解决方案将成为主流 (26) （4）商业智能行业前景良好，国内商业智能应用软件占比正逐年增加 (26) 7、行业上下游产业关系 (28) （1）商业智能行业与上游行业的关系 (28) （2）商业智能行业与下游行业的关系 (28) 8、行业的周期性、区域性或季节性特征 (29) 四、影响行业发展的主要因素 (30) 1、有利因素 (30) （1）国家产业政策的大力支持 (30) （2）随着电信运营商使用数据挖掘来支撑精细化管理和精细化营销理念的深入，商业智能需求将大幅增加 (30) （3）信息技术的不断升级推动了行业的持续发展 (31) 2、不利因素 (31) （1）高端人才的缺乏 (31) （2）客户对国内商业智能应用软件供应商的认同度有待提高 (32) （3）资金的缺乏 (35) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (35) 五、进入本行业的主要壁垒 (36) 1、行业准入制度 (36) 2、专业化壁垒 (37) 3、产品研发障碍 (37) 4、技术障碍 (38) 六、行业竞争状况 (39)
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
档Bayes 鉴别器［J ］．计算机学报，2004，27（4）：566－572． ［17］奚伟鹏，李昕，蒋凯，武港山．面向网上论坛的信息抽取技术［J ］．计算 机工程，2005，31（4）：66－68． ［18］吴昊，耿焕同．基于潜在语义分析的BBS 主题发现算法研究［J ］．电脑 知识与技术，2008，4（2）：431－433． ［19］蒋凡，高俊波，张敏，王煦法．BBS 中主题发现原型系统的设计与实现 ［J ］．计算机工程与应用，2005，41（31）：151－153． ［20］鲁明羽，姚晓娜，魏善岭．基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘［J ］． 大连海事大学学报，2008，34（4）：52－58． ［21］Gilad Mishne ，Natalie Glance．Leave a Reply ：An Analysis of Weblog Comments ［C ］／／The Third Annual Workshop on the Weblogging Ecosystem ，Edinburgh ，Scotland ，May 2006． ［22］时明达，林鸿飞．基于内容相关度和语义分析的Blog 热点话题发现 ［C ］／／内容计算的研究与应用前沿———第九届全国计算语言学学术会议论文集，2007：570－575． Research on Development of Topic Detection and Tracking CHEN Xue-chang ，HAN Jia-zhen ，WEI Gui-ying （School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China ） Abstract ：The research object of TDT （Topic Detection and Tracking ）is massive news flow ，monitoring the topic of news ，finds out new users attracting information ，and somehow show the organized reports about a certain topic．At first ，the paper introduces TDT and its primary tasks ，related concepts and evaluation methods．Then ，recent research situation about Topic Detection is focused．Finally ，the paper analyzes the development tendency and fu-ture direction of Topic Detection． Key words ：Topic ；Topic Detection ；Topic Tracking ［收稿日期］2011-01-05 ［作者简介］ 陈敏（1976－），女，黑龙江伊春人，北京银行博士后科研工作站博士，主要研究方向：数据挖掘技术在商业银行中的应用。 数据挖掘技术在商业银行中的应用 陈 敏 （北京银行博士后科研工作站，北京100081） ［摘要］数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息，将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍 数据挖掘技术及其主要任务的基础上，总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测，并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。 ［关键词］数据挖掘；客户关系管理；风险管理；欺诈监测doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2011.09.015［中图分类号］TP391；F832.33［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2011）09-0059-04 1前言商业银行在经营的过程中积累了大量的数据，在信息时代，能否快速准确地从这些数据中发掘规律，获取知识；能否有效地利用这些规律和知识为银行的经营、决策服务，对银行提升竞争力及长远发展来说，是至关重要的。 发达国家和地区的商业银行早已利用数据挖掘技 术来进行数据库中知识的挖掘。例如，美国汇丰银行用数据挖掘工具KXEN 来挖掘不断增长的客户数据，用 来发现交叉销售和“翻滚”销售。美国花旗银行和瑞士银行也是较早采用数据挖掘技术的银行。以美国第一银行为代表的信贷银行深入地将数据挖掘技术运用到信用卡用户分析中。然而，数据挖掘技术在银行业真正得到重视是在客户关系管理系统兴起之后，众多的欧美银行纷纷采用数据挖掘技术来为自己的经营决策服务，其中包括美洲银行、美国商务银行、皇家苏格兰银行、法国兴业银行、德意志银行、荷兰银行、澳大利亚国 中国管理信息化 C hina Management Informationization 2011年5月第14卷第9期 May ，2011Vol ．14，No ．9 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!