数据挖掘在各行业中应用的案列(信达永道项目数据分析师事务所)
https://www.wendangku.net/doc/107449330.html,
数据挖掘在各行业中的实务及应用案列
数据挖掘建模过程与流程简介：
业务定义明确（定义、判别标准、分类条件等）
目标变量、输入变量（客户基本状况、业务指标等）、
建模数据（选择预定义变量相关的数据）
数据转换和整合、抽样、随机化、缺失值处理等
决策树、神经网络、逻辑回归、聚类分析、关联分析、
时间序列分解、RFM 模型、生存分析模型……
专业的分析专家完成、模型修订和调整 商业问题不同模型不同、竞争模型的考虑 数据分布和属性不同模型不同
选择对实际结果预测/识别能力强的模型
对模型给出合理解释、模型推广应用试点、
模型监控和调整、通用模型具体化
实务及应用案列
电信行业：
1、 客户流失分析：
根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，并给出明确的数学公式。然后根据此模型来监控客户流失的可能性，如果客户流失的可能性过高，则通过促销等手段来提高客户忠诚度，防止客户流失的发生。这
业务问题定义选择数据 数据清洗和预处理 模型选择 模型建立和调整 模型评估和检验 模型解释和应用
就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀的状况。
2、客户消费模式分析：
客户消费模式分析（如固话话费行为分析）是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单、数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为固话运营商的相关经营决策提供依据。
3、客户欠费分析和动态防欺诈：
通过数据挖掘，总结各种骗费、欠费行为的内在规律，并建立一套欺诈和欠费行为的规则库。当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
4、客户市场推广分析
客户市场推广分析（如优惠策略预测仿真）是利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真，根据数据挖掘模型进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。
5、其他：营销响应分析、市场细分、需求预测等等
案例分享一：客户流失预警
XXXX电信公司的客户流失建模。该电信公司原本是市场的领先者，但目前正受到来自其它电信公司日益激烈的竞争。由于竞争对手接连推出了一系列新产品，并进行了大量的促销活动。最近半年来，XXXX电信公司的客户流失较为严重。为了保持其战略性市场主导地位，该公司公司计划开展客户保留活动。在活动进行之前，为了尽可能提高活动收益，该公司需要对现有的客户的数据进行分析，从众多客户中找出流失可能性高的优质客户并针对其开展活动。而对于流失可能性低或者保留成本大于收益的客户，则可以不展开活动。此外，客户流失预测也能帮助其发现那些申请服务后不久就欠费停机的客户，从而减少这类客户带来的损失。
一、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备：分析人员根据数据理解的结果准备建模用的数据，包括
数据选择、新属性的派生，数据合并等
三、模型建立：首先利用C5.0决策树模型进行属性约减，然后以约减后
的属性为自变量，以是否流失为因变量，训练神经网络模型，得到相应
的客户流失预测模型。对检验集应用该模型，并根据预测结果的准确性
评价模型。下图是模型建立和评估的数据流图。
四、
后根据公式：价值=长途通话时间*2 +国际通话时间*5 + 本地通话时间
*1派生出每个客户的价值大小。分析客户价值和流失概率之间的关系，
对高价值高流失概率的客户进行采取措施，如给与一定的优惠，进行挽
留，对低价值的客户可以任其流失。
评估部署流程图：
对高价值高流失概率的客户采取营销活动进行挽留的成本和收益如图
所示。因此，通过及时地发现要流失的客户并根据客户价值及时采取挽
留措施，可以避免因客户流失而带来的损失。
案例分享二：营销响应模型
为提升业绩，某电信公司要决定执行直接营销活动。为此，分析人员需要识别出可能回应直接营销活动的客户，从而展开有针对性的直接营销。目的：识别出可能回应直接营销活动的客户，提高营销活动的响应率。
一、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备
三、模型建立：
对数据进行预处理之后，分别使用C5.0决策树模型，神经网络模型，
C&RT决策树分类模型，以客户属性为输入变量，以客户是否响应为目
标变量进行分类。然后对测试集分别应用这三个模型，选取效果最好
的模型部署到企业中。
四、模型结果与部署
使用C5.0决策树对是否响应建模，发现与客户响应相关的共有4条
规则，与客户不响应相关的共有8条规则。响应的客户有如下特点：
有孩子，相对收入大于49997元；或者有孩子，有车，居住在郊区，
在该银行开有储蓄账户，相对收入大于25563元；或者是年龄大于
45岁，没有抵押贷款，在该银行开有储蓄账户，相对收入大于25563
元；或者是年龄大于45岁，没孩子，没贷款，收入小于25563元。
神经网络模型在输入层、隐藏层和输出层分别有20个、3个和2个
神经元。此外，最重要的输入变量包括（按照重要性降序排列）：相
对收入，孩子数目，收入等。其估计精度达到了87.77%。
使用C&RT对是否响应建模，得到的规则包括：当相对收入小于
25564.5元时，客户倾向于不响应；当相对收入大于25564.5元，孩
子数目小于等于0.5（需根据实际业务情况进行解释），没有抵押贷
款，且年龄小于等于45时，倾向于不响应；当收入大于25564.5元，
孩子数目小于等于0.5，没有抵押贷款，且年龄大于45的客户响应率
高。
这三个模型中，C5.0的预测精度是最高的，达到了95.29%以上。最
后，还可以查看不同模型预测结果的一致性。
部署流程图：
零售行业：
1、顾客流失：分析顾客流失的原因
2、交叉销售：销售额外或更重要的产品
3、客户获取：识别新的顾客
4、市场细分：理解顾客群体的特征
5、需求预测
6、业绩预测
案例分享三：卷烟消费者购买行为分析
目的：在细分市场不明的条件下，通过数据数据挖掘方法细分市场、提取客户特征，
为有针对性营销活动提供依据。（数据有问卷调查方式收集）
购买决策影响因素：
一、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备
三、模型建立：特征规则挖掘，运用（K均值、C5.0决策树）分析
四、模型结果说明：
通过K-均值法进行市场细分，得到两类市场，在根据决策树方法提取
出每一类用户的特征。特征提取中，产生一些列规则，如属于其中一
类市场的特征规则：每次购买1包卷烟、且本人或家人从事的是“烟
最后得到结果：对于第一类消费者，他们认为烟草特性方面如口味浓、
劲大等对于吸烟比较重要；对于第二类消费者，对于焦油含量、烟碱
量、口味等内在品质不太重视，他们对价格也不敏感而且一直习惯自
己的品牌。因此，对第一类消费者，可在产品口味上注意，提升内在
品质；针对第二类消费者，可从香烟外在包装等方面入手，突出香烟
品味、包装上讲究精美等促销手段上多下功。
制造业：
1、产品设计与质量控制
2、欺诈发现：直销商欺诈行为识别
3、缺陷预警：作为SPC（质量控制）过程的一部分
4、需求预测：预测使用情况
5、营销活动响应模型：识别哪些经销商可能会进货
6、……
案例分享四：产品设计方法
应用正交试验设计方法来进行产品的质量设计，可以用尽可能少的试验次数，确定哪些因数位级（水平）或组合影响质量特性，从而优选出最佳机型、流程或配方等，找出组成比较合适的生产条件的各个因素的合适的生产水平。这样可以减少工作量，降低生产误差和生产费用。
应用试验设计可以找出各个因素对考核指标的影响规律，比如，哪些因素是起主要作用，哪些因素是起次要作用的的？那些因素只起单独作用，哪些因素除了自己单独作用以外，它们之间还产生综合作用？这种作用的效果有多大？
SPSS提供的实验设计法、多变量解析法、方法研究、抽样调查方法、功能检查方法等可以实现以上的分析和设计方法。SPSS的强大的方差分析工具，如
单因素方差分析（NOVA）、协方差分析（ANCOVA）、多因素方差分析（MANOVA）是高级产品设计分析的最佳选择。
案例分享五：质量控制
通过SPSS可以实现全面的统计质量控制管理，并且使质量管理过程变得简单、直观、易于实现。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用质控七工具而得到解决。
SPSS可以实现统计质量控制的七个基本工具（或叫品管七大手法），它们
是控制图、因果图、直方图、帕累托图（Pareto）、统计分析表、数据分层法、散布图。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的监测和控制。如下图，展示分析生产过程是否处于统计控制状态，帮助找到失控的部件或失控的生产时刻。
银行业：
1、客户挽留
2、营销响应：识别谁能买
3、客户获取：识别新客户
4、风险评估：信用风险、收费管理
5、……
案例分享六：xx银行预测客户流失的可能性
目的：预测现有用户中哪些客户在未来六个月中可能流失以及对哪些流失客户采取保留措施。
数据选取：客户号、储蓄账户余额、活期账户余额、日均交易次数、
信用卡支付方式、是否有抵押贷款、是否有赊账额度、客
户年龄、客户年收入、客户流失状态……
数据描述：利用描述及可视化来帮助探索模式、趋势和关系，数据理
解流图：
分析各属性与流失状态间的联系。
模型建立及评估：建立尤其适用于对房贷客户的流失的神经网络和决策树模型。
结果展示：
通过数据挖掘表明：xx银行的房贷客户中，那些39以上、在投资账户中余额超过37320元的女性客户更可能主动流失。最终结果来
看，决策树客户流失预测模型能够更精确地根据交易和人口统计的信
息判断出流失客户和非流失客户，从而产生增值效益。因此，XX银行
可以用决策树模型判断哪些客户倾向于主动流失，然后向他们提供优
惠措施或采取其它预防措施，按照客户流失概率的大小，对客户进行
排序，建立优先级别。
互联网行业：
1、用户细分
2、用户流失管理
3、个性化推荐
4、客户生命周期管理
5、交叉营销分析
6、……
案例分享七：基于RFM模型的电商客户细分
R—客户最近一次购买距离分析点的时间
F—客户一定时期内购买该企业产品的次数
M—客户一定时期内购买该企业产品的总金额
对于电子商务公司而言，不同的客户具有不同的潜在价值，企业的首要问题就是采取有
效方法对客户进行分类,发现客户内在价值的变化规律与分布特征,并以此制定客户的差别化
服务营销政策,通过政策的实施将客户分类的结果作用于企业实践。
一、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备
三、模型建立：
数据处理后，构建RFM模型，对基础数据进行重构和整理，继续对新产生的R、F、M三个字段进行标准化后，采用：R:F:M=4：4：3的权重，实行聚类分析，采用C5.0规则来识别不同聚类的特征。
四、模型结果与说明：
将R、F、M三个字段分类与该字段的均值进行比较，结合RFM模型
魔方块的分
类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重
要发展客
户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别。
另外一种方法是针对R、F、M三个指标的标准化得分按聚类结果进行加权计算，然后进行综合得分排名，识别各个类别的客户价值水平，呈现结果如下：
在进行客户分类后再对客户的类别进行顾客终身价值排序,使得企业能够量化各类客户的价值的差别,弥补了的客户分类方法的不足。
这有助于企业制定更为可行的客户政策。
案例分享八：某商城基于关联规则的书籍推荐营销
为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更
丰富的书籍，提供更优质服务等方式吸引更多的读者。
很显然这是不够的，该商城运用一种非常好的促进销售量增长，吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可观的效益。
首先必须明确的是，这里介绍的关联销售并不是根据网上书店的销售记录进行的比
例统计，也区别于简单的概率分析统计，是用的关联规则算法。“啤酒和尿布”
的故事足以证明了该算法的强大功能和产生的震撼效果。具体实现如下：
一、定义数据源、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备
三、模型建立：关联规则模型（apriori、carma等）
四、结果与说明
根据项集、规则集、关联网络，查看支持度、置信度，同时满足最小
支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。由此，可以得到消
费者所购买的书籍中，关联程度最大的书籍，通过推荐方式，当消费
这购买某书籍后，即可看到该用户最可能感兴趣的书籍，进而增加用
户购买行为。
保险行业：
1、客户挽留
2、客户获取：识别新的客户
3、欺诈发现：保险人及申报管理
4、风险评估：不同保险类型的风险管理
5、……
案例分享九：保险行业客户关系管理应用
数据挖掘技术可以应用在保险业客户生命周期管理的各个阶段，包括客户获取、客户价值提升、客户保持、客户衰退和流失分析等。
1）客户细分：通过建立客户分类模型，保险公司可以清楚地知道哪些人群是目标客户，从而提高保险客户获取的效率。
2）险种产品与客户的关联分析：通过建立模型，保险公司能够向目标客户提供更合适的产品方案，从而提高客户的满意度及保险公司的长期利益。
3）客户挽留：因为获得新客户的成本远远高于保留旧客户的成本，因此了解客户流失的影响因素成为保险公司迫切需要。
根据流失的客户和没有流失的客户性质和消费行为，从用户资料、保单数据、缴费数据、保全理赔记录等数据中提取相关信息，进行挖掘分析，建立客户流失预警模型，分析哪些客户流失概率较大，流失客户的消费行为如何，从而科学地进行流失客户的预测和分析，辅助管理人员制定相应策略，为挽留客户提供决策依据。
医疗保健行业：
1、市场细分：理解患者的群体特征
2、风险评分：疾病的风险和收费管理风险评估
3、缺陷分析：运营中的过程、次序分析（良性收入比）
4、交叉销售：提供额外的治疗程序
5、营销响应：识别可能为附加的治疗程序付费
6、……
案例分享十：细胞样本分类
医学研究人员通过分析一个包含大量人体细胞样本特征的数据集，这些样本是从极有可能患上癌症的患者身上提取的。通过对原始数据进行分析，发现良性样本与恶性样本之间的许多特征显著不同。运用SVM（Support Vector Machine）模型，用该模型，可以使用其他患者样本中的这些细胞特征值尽早发现他们的样本是良性还是恶性。具体实现如下：
一、定义数据源、前期数据理解、字段选用、数据清洗过程（略）
二、数据准备
三、模型建立：SVM模型
四、模型结果与说明。
经过调试参数后得到模型结果如下：
最终，正确预测97.8%的观测值，即通过患者细胞各指标特征，预
测良性恶性的准确率高达97.8%的准确率，预测效果较好，对患者
提前发现病情提供依据。
政府部门：
1、投诉破损分析
2、罪犯识别分析
3、评估时间风险和雇员风险
4、公共管理系统智能化分析
5、……
案例分享十一：基于数据挖掘的电子政务系统智能化建设
电子政务，就是指政府机构办公信息化、政务业务流程信息化，为公众和企业提供广泛、高效和个性化服务的一个过程。其核心内容在于，将政府的管理和服务借助互联网构建一个跨越时间、地点、部门，以顾客满意为导向的政府服务体系。
政府部门多年来积累了丰富的“数据资产”，但利用频率、效率却很低，距离决策、预测甚远，没有充分发挥其应有的效用。而数据挖掘技术正是为满足这种需要而产生的一种综合技术，它包含了统计学、机器学习、人工智能、数据库、知识获取、模式识别、分布式多媒体环境的智能代理等。数据挖掘在电子政务中的应用就是把分类、聚类、关联、预测这四类分析技术折射到政府部门，使政府部门的内部信息与外部信息进行有效的整合，从而使政府部门更好地、更有效地将信息发布给最希望得到它们的公众，使得政府部门更好地服务于公众。
由于政府各部门办公自动化的实现，将产生大量的数据，若对这些数据进行有效地收集和科学地分析，可获得影响政府部门工作的关键因素，为政府部门的决策提供有效地依据，帮助政府部门提高政府信息化的水平，促进整个社会的信息化。数据挖掘被广泛应用于电子政务中的综合查询经济分析、宏观预测、应急预警、风险分析及预警、质量监督管理和监测、决策支持等系统，它为公众提供一个智能化的、高效的网上政府。例如，几乎每个政府网站都有类似“公众意见调查”的栏目，这对于了解公众需求来说是一个很好的途径，但从网站公布调查结果看，结论大多还停留在对单个问题求总数、求比例等的简单分析上。例如有人在分析和研究了关联规则和决策树这两种常用的数据挖掘技术的基础上，将关联规则的Apriori算法和决策树的ID3算法应用到电子政务数据分析中，建立一个基于数据挖掘的电子政务数据分析系统。利用数据挖掘技术建立一个网上能有效地收集、监测和分析公众大量数据的系统，提炼出实用有效的信息，使电子政务体现人民政府的本色，建成以公众需求为主导的电子政务。将网络数据挖掘技术引入电子政务中，可大大提高整个电子政务系统的智能化水平。
数据挖掘技术在我国银行业中的应用
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。
2019年银行业分析报告
2019年银行业分析报 告 2019年9月
目录 一、我国银行业概述 (4) 二、我国银行业现状 (5) 1、大型商业银行 (5) 2、全国性股份制商业银行 (6) 3、城市商业银行 (7) 4、农村金融机构 (7) 5、其他类金融机构 (8) 三、我国银行业发展趋势 (8) 1、银行业整体经营实力不断增强，国际影响力显著提升 (8) 2、银行业市场竞争格局发生变化，对市场定位要求提高 (9) 3、银行业监管体系不断完善，风险管控全面强化 (9) 4、小微企业金融服务力度加大 (11) 5、个人银行产品和服务的需求日益增加 (12) 6、中间业务收入成为新的盈利增长点 (12) 7、互联网金融领域快速发展 (13) 8、产品创新能力和客户服务意识不断提高 (14) 9、国际化发展稳步推进 (14) 四、影响我国银行业发展的因素 (15) 1、宏观经济 (15) 2、市场竞争 (16) 3、货币政策 (16)
4、金融市场 (18) 5、信息技术 (19) 五、我国银行业的监管 (19) 1、监管架构 (19) （1）中国银保监会 (20) （2）人民银行 (21) （3）财政部 (21) （4）其他监管机构 (22) 2、监管内容 (22) 3、主要法律法规及政策 (23) （1）基本法律法规 (23) （2）行业规章及其他规范性文件 (23) 4、巴塞尔资本协议对我国银行业监管的要求 (23)
一、我国银行业概述 面对复杂严峻的国内外经济金融形势，我国银行业始终把满足经济社会对金融服务的各项要求作为奋斗目标，坚持稳中求进工作总基调，按照高质量发展要求，有效应对外部环境深刻变化，持续深入推进改革创新，积极践行转型发展，切实强化风险管控，不断提高金融服务质量。在监管部门的引领下，我国银行业相继建立了以资本约束、风险管理、内控合规、资产负债管理等为主要内容的经营管理体制。目前，我国银行业体系渐趋完整，抗风险能力日益增强，资产质量明显提高，资本实力显著增强，盈利水平稳步提升，稳居我国金融业主导地位，在加快经济结构调整、促进经济转型升级、支持实体经济发展等方面发挥了重要作用。 截至2018年12月31日，我国银行业金融机构共有法人机构4,588家，包括1家开发性金融机构、2家政策性银行、6家大型商业银行、12家全国性股份制商业银行、4家金融资产管理公司、134家城市商业银行、1家住房储蓄银行、17家民营银行、1,397家农村商业银行、30家农村合作银行、812家农村信用社、1,616家村镇银行、13家贷款公司、45家农村资金互助社、41家外资法人银行、68家信托公司、69家金融租赁公司、253家企业集团财务公司、25家汽车金融公司、23家消费金融公司、5家货币经纪公司、14家其他银行业金融机构。 近年来，我国银行业金融机构资产和负债规模稳步增长，资产质量保持平稳，风险抵补能力较为充足。根据中国银保监会统计数据，
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
银行经营分析报告
银行经营分析报告 银行经营分析报告 上半年，我行认真贯彻盛市行行长会议精神，坚持以科学的发展观指导经营工作，不断开拓市场，提早动手，抢抓机遇，坚持以公司业务为依托，发展个人金融业务，不断调整客户结构，强化中高端客户的维护和营销，加快构建县支行“大个金”的经营格局，积极推进经营模式和增长方式的转变。现将上半年经营工作报告如下。 一，各项经营指标完成情况 1、至六月末，储蓄存款净增3699万元，完成年度计划任务的%，较上年同期减少2051万元;对公存款下降14986万元，完成年度计划任务的%，较上年同期减少7375万元。 2、新增个人综合消费贷款58万元，完成年度任务的 32 %。个人综合消费贷款余额较年初增加43万元。 3、理财产品销售额40446万元，完成年度任务1900万元的2129%，其中，代理保险251万元，代理发行各类基金100万元，销售“稳得利”理财产品35万元，代理国债40060万元。新增个人中高端优质客户657户， 4、新增牡丹信用卡497张(含换卡101张)，完成年度计划任务的%，超额完成分行下达的年度任务。新增牡丹灵通卡2160张，完成年度任务6000张的36%。 5、新增企业网上银行证书客户3户，企业网上银行普通客户14户，个人网银证书客户26户，个人网银普通客户749户，个人电话银行350户，手机银行30户。 6、实现利息收入162万元，较上年同期增加32万元，完成年度任务的%。 7、实现中间业务收入141万元，较上年同期增加80万元，完成全年中间业务收入任务的%。(若计算今年第 二、三期国债手续费，中间业务收入实际完成337万元，已超额完成全年208万元任务)。 8、实现账面利润530万元(去年481万元)，实现拨备前利润522万元。 二，上半年主要工作总结： 年初，我行将各项业务的营销和发展作为经营工作的重中之重，为此，支行积极根据县域经济的发展，整合内部机构，进一步加大考核，制定符合我行实际的业务营销方案，实施以项目产品带动业务发展。 1，整合内部机构，进一步实施“大个金”经营战略，
数据清洗、数据分析、数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
浅谈银行业中数据挖掘的应用(一)
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
2018年银行行业分析报告
2018年银行行业分析 报告 2018年4月
目录 一、中国银行业状况 (4) （一）概述 (4) （二）国内银行业市场格局 (6) 1、历史沿革 (6) 2、银行业体系和市场格局 (6) （1）大型商业银行 (8) （2）全国性股份制商业银行 (8) （3）城市商业银行 (8) （4）农村金融机构 (9) （5）其他类金融机构 (9) 3、全国性股份制商业银行市场格局 (9) （三）银行业准入政策 (11) （四）国内银行业的影响因素及发展趋势 (11) 1、宏观经济对银行业发展带来的影响 (11) 2、商业银行资本监管趋严 (12) 3、小微企业金融服务成为重要增长点 (13) 4、零售银行业务需求日益增加 (14) 5、综合化经营能力要求不断提高 (14) 6、银行间和交易所市场不断发展 (15) 7、互联网金融的双向影响 (15) 8、利率市场化背景下竞争日益激烈 (16) 9、推进民营银行发展 (17) 10、存款保险制度的稳步推进 (17) 二、国内银行业的监管体制 (18) （一）概述 (18) （二）主要监管机构 (19) 1、中国银监会 (19)
2、中国人民银行 (21) 3、其他监管机构 (23) （三）国内银行业监管内容 (23) 1、市场准入监管 (23) 2、业务监管 (24) 3、审慎性经营的要求 (24) 4、风险管理的要求 (24) 5、公司治理的要求 (24) （四）国内银行业主要法律法规及政策 (24) 1、基本法律法规 (25) 2、行业规章 (25) （五）国内银行业监管趋势 (26) 1、巴塞尔协议的影响 (26) 2、综合经营的交叉监管和监管国际化 (28) 3、强化互联网金融、普惠金融的监管 (28) 4、宏观审慎评估体系的影响 (29) 5、银行业监管环境趋严 (29)
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
金融行业数据挖掘应用
金融行业数据挖掘分析及其应用 目录 一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2) 二、数据挖掘技术应用现状 (3) （一）数据挖掘在电信领域的应用 (3) （二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4) （三）数据挖掘在金融领域的应用 (4) （四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6) 三、数据挖掘探索和实践 (6) （一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7) （二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8) （三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10) （四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14) 四、数据挖掘应用建议 (15) （一）应用数据挖掘技术的可行性 (15) （二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16) （三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17) 1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17) 2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17) 3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18) 4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18) 5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)
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发展趋势，而数据挖掘则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、数据挖掘基本概念和应用意义 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，或在此基础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，可以帮助我们发掘信息资源宝库，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，服务四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。 从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，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，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，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，
我国银行业行业分析报告
我国银行业行业分析报告 报告要点： 1．我国银行业现状及对金融安全的影响。 2．我国银行存贷款与资金流动性。 3．银行间市场分析与人民币资金运行情况。 4．银行业政策与市场开放动态。 5．银行业的竞争格局和监管制度。 6．我国银行业面临的风险情况与未来前景。 7．中国银行业发展策略建议。
一、我国银行业现状及对金融安全的影响 在我国，主要有以下银行机构：中国人民银行、国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、深圳发展银行、招商银行、中国民生银行、上海浦东发展银行、华夏银行、中信银行、兴业银行、中国光大银行、广东发展银行，并且在我国的各大城市，基本上都有自己的城市商业银行。此外，还有各种政策性银行，都在各自的领域发挥职能。 目前的形式下，由于外资银行的不断加入，我过的银行发展形式已经十分严峻。更加开放的经济格局，和多年以来积累的各种金融问题，让银行业的发展举步维艰。致使银行业发展不容乐观，也对我国的金融安全产生了影响。不过，现阶段下，我国的资本储备充足，尚有结余，并且资本账户尚未开放，影响银行和金融也发展的因素也就多数来源于国内。所以，立足于国内银行业的发展问题上，才是解决整个行业问题的根本。 1、从我国银行的市场结构来看。截止2010年，我国国内市场外资银行营业性机构已经接近600家。在华投资总额达到了4.3万亿元。其业务占总市场的2%，其余的份额由国内银行占据。有数据显示，我国的“四大国有商业银行”吸收了65%的居民储蓄，承担了80%的支付结算业务，贷款额占到了全部金融机构贷款的60%。随着社会的发展，银行业的竞争压力不断增大，市场份额不算缩水，许多银行都背起了沉重的包袱。 2、从金融机构和银行的信贷情况来看。中国的许多银行在信贷工作中，往往受到种种外来因素的干预和压力。信用贷款的决策并不完全决定在资信因素上，帮助国有企业脱困，扶持地方经济，还有其他很多因素，经常是影响授信决策的重要因素。 3、从管理上来看。我国银行的管理机制上还存在很多缺陷，资本的约束力普遍较低，而且部分金融机构资产质量差，流动性不足，在市场准备不足的情况下，很难对市场做出准确地监管和判断。另外，国家执行加入WTO以后的有管银行也开放的承诺，虽然有助于银行业的发展，却也暴漏了我国银行业存在的众多管理漏洞。这一点，后面会详述。 所以，银行业的稳定与金融的发展息息相关，短期内中国银行的市场分额和基本结构不会发生重大改变，国有银行在近几年依然着力于消化不良资产，提高经营管理、人员素质以及风险预测水平。银行业稳定发展了，也就为金融行业总体才能呈良好的上升态势，打下了良好的基础。 二、我国银行存贷款与资金流动性 从2010年至今央行已经7次上调了法定存款准备金率，大型金融机构的法定准备金率已经达到了19%，中小金融机构的法定准备金率达到15.5%。正是在不断的加息和提高准备
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
银行行业大数据解决方案
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
银行行业分析报告
银行行业分析报告 （一）银行发展的总体概括 1、近年来银行发展状况： 我国银行的分配状况：3家政策性银行分别是：国家开发银行、农业发展银行和进出口银行；4家商业银行分别是：中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行；11家股份制商业银行分别是：交行、中信、华夏、招商、光大、民生、浦东发展、深圳发展、渤海、广发、兴业，以及110家城市商业银行；目前，我国银行体系由大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行及其他类金融机构组成。 表1为截止2012年12月31日，我国银行业各类金融机构境内外资产和负债总额情况： 资产总额占比% 负债总额占比% 大型商业银行60.4 44.93 56.09 44.89 股份制商业银行23.53 17.61 22.21 17.78 城市商业银行12.35 9.24 11.54 9.24 其他类金融机构37.71 28.22 35.11 28.1 总计133.62 100 124.95 100 解析：在我国银行体系中大型商业银行依旧占据了主要地位。但近几年来，所占的市场份额逐渐下降，与此同时，股份制商业银行、城市商业银行和其他金融机构发展速度逐渐加快，所占市场份额有所提高。 2、银行行业前景分析： 图1 企业景气指数和企业家信心指数
图2 银行行业信心指数与景气指数 图1中，企业景气指数都大于临界值100，说明当前企业景气状态处于温和回升状态； 图2 中，银行业景气指数小于临界值100，因此可以反应出银行业在近一年多内的景气状态 不佳；银行家信心指数偏低，说明近年来处于金融行业银行业的发展并不顺利。 银行行业经济结构银行行业的经济周期银行行业生命周期行业类型垄断竞争型周期型行业成长阶段金融服务行业 4、行业板块的变动趋势： 表2、3为2012年16家上市银行的收入情况： 营业总收入增长率股东净利润增长率利息净收益增长率 25570.54 15.2 10269.28 17.5 20367.43 16.6 手续费净收入增长率拨备支出增长率其他项目收益增长率4642.11 12.6 2295.18 8.5 561.01 -8.4 结果分析： 平均成本收入比中，其中五大行提升0.03个百分点至31.76%，城商行下降了1.35个百分 点至29.9%，农行、中行、中信、平安银行成本收入比提升。 业务和管理费用增长率% 12平均成本收入比% 11平均成本收入比% 8158.6 14.3 32.18 31.9 12净息差% 11净息差% 12非息收入比例% 11非息收入比例% 2.64 2.66 20.35 21.33 结果分析： 净息差中，股份制银行下降最多，达到9个基点，其中平安和民生银行下降最多，分别为 38个基点和36个基点，兴业银行反弹18个基点；同时，由于银监会对行业收费的管理导 致五大行手续费收入增幅减小。股份制银行和城商行非息收入占比分别为17.75%和12.10%， 同比提高1.89和1.02个百分点。 图3为2012年主要财务指标：
数据挖掘在金融行业中的运用
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。
银行业数据挖掘
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。