金融行业数据挖掘应用.docx

金融行业数据挖掘分析及其应用

目录

TOC\o1-3\h\z\u一、数据挖掘根本概念和应用意义 3

二、数据挖掘技术应用现状 4

〔一〕数据挖掘在电信领域的应用 4

〔二〕数据挖掘在竞技体育领域的应用 5

〔三〕数据挖掘在金融领域的应用 5

〔四〕国内外数据挖掘技术应用现状 7

三、数据挖掘探索和实践 8

〔一〕数据挖掘在风险防范方面的应用 8

〔二〕数据挖掘在市场营销方面的应用 10

〔三〕数据挖掘在信息分析方面的应用 11

〔四〕常规数据挖掘技术〔数据匹配和筛选〕的应用 15

四、数据挖掘应用建议 16

〔一〕应用数据挖掘技术的可行性 16

〔二〕应用数据挖掘技术的紧迫性 17

〔三〕对全行推广应用数据挖掘技术的建议 18

1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 18

2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 18

3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 19

4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 19

5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 20

信息化时代的市场竞争自然离不开信息。问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的开展趋势，而数据挖掘那么是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。

一、数据挖掘根本概念和应用意义

数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此根底上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。利用数据挖掘技术，可以帮助我们开掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，效劳四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接效劳于当今最先进的生产力。

从信息供应方面看，近些年来，加快了信息化开展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地开掘、利用这局部信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。从信息需求方面看，市场营销部门要在客户数量众多的个人客户、中小企业等市场中寻找营销目标，除了传统手法外，必须得到更多的数据和信息支持。只有增加营销技术含量，实施精准营销，才能提高营销成功概率。

在信息技术和网络化水平日新月异的现代，市场变化之快超过我们很多人观念的更新、认识的提高，金融市场的竞争已经突破了网点布局、客户经理数量等范畴，更多地表现为技术手段和无形市场的竞争。可以预见，在信息化时代下，商业银行的市场竞争必将日趋剧烈，竞争格局可能发生较大变化，而在这其中，数据挖掘技术将发挥出越来越重要的作用。

二、数据挖掘技术应用现状

经过二十多年的探索开展，数据挖掘技术在社会多个领域得到了有效运用，翻开了业务开展思路，提供了提升业绩的全新手段。

〔一〕数据挖掘在电信领域的应用

在剧烈的通信市场竞争下，电信运营商面临客户流失问题。对剩余客户日渐稀缺的通信市场来说，留住一个老客户的本钱约为开展一个新客户的五分之一，运营商当然更希望能阻止老客户流失。但当运营商面对海量的客户资料时，如何判断客户的流失倾向是个棘手问题。数据挖掘技术通过对流失客户的特征进行归纳，训练出分类模型，再将训练好的模型应用于所有客户，就可以类比别离出易流失的客户群。运营商只要据此挑选出需要保持的有价值客户，采取相应维系措施，就能减少他们的流失。除了降低客户流失度外，数据挖掘技术还被应用于检测欺诈。通过对通话号码、通话时长、通话次数等要素进行统计归纳，分析那些偏离常规值的通话模式，进而发现欺诈行为。英国电信曾检测出频繁进行集团内部通话〔特别是用通话〕的一些犯罪集团，成功防止了数百万美元的欺诈。

〔二〕数据挖掘在竞技体育领域的应用

有人曾将数据挖掘技术用于球类比赛的临场技战术分析。通过把运发动的技术动作分解成击球方式、击球根本动作、击球路线、击球效果等四组编码，分析各种技术组合和战术套路，从中找出提高比赛胜率的技术和套路。数据挖掘最成功的体育领域应用要数NBA比赛。美国数据挖掘专家分析了NBA比赛的统计数据〔主攻、助攻、篮板、犯规等)，帮助纽约尼克斯队和迈阿密热队提高竞争优势