数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

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。

城市商业银行集团客户授信业务管理办法

*****商业银行集团客户授信业务管理办法 第一章总则 第一条为规范集团客户授信业务的运作，加强对集团客户授信业务的风险管理，有效防范和控制集团授信风险，促进集团客户授信业务的健康良性发展，根据《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》、《商业银行与内部人和股东关联交易管理办法》、《*****商业银行信贷管理基本制度》，特制定本管理办法。 第二条集团客户授信管理的核心是将内部相互联系、相互影响的借款人组合进行风险管理，防范大额信用风险及信贷集中引起的贷款风险。 第三条本办法所称授信业务品种包括：贷款、担保、银行承兑汇票、贴现业务和贷款承诺等业务。 第四条对集团客户授信遵循的原则 （一）统一原则。对集团客户实行统一管理，集中对集团客户授信进行风险控制。 （二）适度原则。根据授信客体风险大小和自身风险承担能力，合理确定对集团客户的总体授信额度，防止过度集中风险。 （三）预警原则。逐步建立风险预警机制，及时防范和化解集团客户授信风险。

第五条本办法所称授信额度是指经本行批准的可在规定的授信期间内给予某集团客户授信的最高值。它是本行对该客户最高风险承受能力的量化指标。 第二章集团客户授信管理的范围 第六条本办法所称集团客户是指具有以下特征的我行的企事业法人授信对象： （一）在股权上或者经营决策上直接或间接控制其他企事业法人或被其他企事业法人控制的； （二）共同被第三方企事业法人所控制的； （三）主要投资者个人、关键管理人员或与其近亲属（包括三代以内直系亲属关系和二代以内旁系亲属关系）共同直接控制或间接控制的； （四）存在其他关联关系，可能不按公允价格原则转移资产和利润，我行认为应视同集团客户进行授信管理的。 第三章集团客户授信的组织管理 第七条我行集团客户授信业务管理实行“统一指导，分级管理”。即由总行对集团客户按照《*****商业银行授信管理办法》确定授信集团客户的范围、授信额度的核定、根据审批权限逐级审批，统一授信。“分级管理”即按集团客户中单个借款人所属的支行，由所在支行对其授信贷款进行具体管理。 第八条风险控制部负责全行集团客户授信活动的组

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

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

商业银行集团客户授信业务风险管理指引

商业银行集团客户授信业务风险管理指引 第一章总则 第一条为切实防范风险，促进商业银行加强对集团客户授信业务的风险管理，制定本指引。 第二条本指引所称商业银行是指在中华人民共和国境内依法设立的中资、中外合资、外商独资商业银行和外国商业银行分行等。 第三条本指引所称集团客户是指具有以下特征的商业银行的企事业法人授信对象： （一）在股权上或者经营决策上直接或间接控制其他企事业法人或被其他企事业法人控制的； （二）共同被第三方企事业法人所控制的； （三）主要投资者个人、关键管理人员或与其关系密切的家庭

成员（包括三代以内直系亲属关系和二代以内旁系亲属关系）共同直接控制或间接控制的； （四）存在其他关联关系，可能不按公允价格原则转移资产和利润，商业银行认为应视同集团客户进行授信管理的。 商业银行可根据上述三个特征结合本行授信业务风险管理的实际需要确定单一集团客户的范围。 第四条本指引所称控制是指关联方有权决定授信对象的财务和经营活动，并能据以从该企业的经营活动中获取利益。 本指引所称的关联方是指在财务和经营决策中，一方有能力直接或间接控制、共同控制另一方或对另一方施加重大影响，或者两方或多方同受一方控制。 本指引所称共同控制是指按合同约定对某项经济活动所共有的控制。 本指引所称重大影响是指对一个企业的财务和经营决策有参与

决策的权力，但并不决定这些政策。参与的途径主要包括：在董事会或者类似权力机构中派有代表；参与政策的制定过程；互相交换管理人员，或使其他企业依赖于本企业的技术资料等。第五条本指引所称授信业务包括：贷款、拆借、贸易融资、票据承兑和贴现、透支、保理、担保、贷款承诺、开立信用证等。 第六条本指引所称集团客户授信业务风险是指由于商业银行对集团客户多头授信、过度授信和不适当分配授信额度，或集团客户经营不善以及集团客户通过关联交易、资产重组等手段在内部关联方之间不按公允价格原则转移资产或利润等情况，导致商业银行不能按时收回授信本金及利息，或给商业银行带来其他损失的可能性。 第七条商业银行对集团客户授信应遵循以下原则： （一）统一原则。商业银行应对集团客户授信统一管理，集中

银行细分业务

回再来看看银行都干了些什么，也就是他们的业务细分。 最通用的分类是：负债业务（商业银行形成资金来源的业务），资产业务（商业银行运用资金的业务），中间业务（银行不需运用自己的资金，代客户承办支付和其他委托事项而收取手续费的业务） 一、资产业务????????????????? ??? 资产业务，是商业银行的主要收入来源。 ??? 1、贷款(放款)业务--商业银行最主要的资产业务 ???? 1）信用贷款： 信用贷款，指单凭借款人的信誉，而不需提供任何抵押品的贷款，是一种资本贷款。 ???? （1）普通借款限额： 企业与银行订立一种非正式协议，以确定一个贷款，在限额内，企业可随时得到银行的贷款支持，限额的有效期一般不超过９０天。普通贷款限额内的贷款，利率是浮动的，与银行的优惠利率挂钩。 ???? （2）透支贷款： ??? 银行通过允许客户在其帐户上透支的方式向客户提供贷款。提供这种便利被视为银行对客户所承担的合同之外的“附加义务”。 ???? （3）备用贷款承诺： ??? 备用贷款承诺，是一种比较正式和具有法律约束的协议。银行与企业签订正式合同，在合同中银行承诺在指定期限和限额内向企业提供相应贷款，企业要为银行的承诺提供费用。 ???? （4）消费者贷款： ??? 消费者贷款是对消费个人发放的用于购买耐用消费品或支付其他费用的贷款，商业银行向客户提供这种贷款时，要进行多方面的审查。 ???? （5）票据贴现贷款： ??? 票据贴现贷款，是顾客将未到期的票据提交银行，由银行扣除自贴现日起至到期日止的利息而取得现款。 ??? 2）抵押贷款： ??? 抵押贷款有以下几种类型 ??? （１）存货贷款。存货贷款也称商品贷款，是一种以企业的存贷或商品作为抵押品的短期贷款。 ??? （２）客帐贷款。银行发放的以应收帐款作为抵押的短期贷款，称为“客帐贷款”。这种贷款一般都为一种持续性的信贷协定。 ??? （３）证券贷款。银行发放的企业借款，除以应收款和存货作为抵押外，也有不少是用各种证券特别是公司企业发行的股票和债券作押的。这类贷款称为“证券贷款”。 ??? （４）不动产抵押贷款。通常是指以房地产或企业设备抵押品的贷款。 ??? 3）保证书担保贷款： ??? 保证书担保贷款，是指由经第三者出具保证书担保的贷款。保证书是保证为借款人作贷款担保，与银行的契约性文件，其中规定了银行和保证人的权利和义务。

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

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。

商业银行监管指标共13页

附件一

《商业银行风险监管核心指标》口径说明 一、风险水平 （一）流动性风险 1、流动性比例 本指标分别计算本币及外币口径数据。 ●计算公式： 流动性比例＝流动性资产／流动性负债×100% ●指标释义：

流动性资产包括：现金、黄金、超额准备金存款、一个月内到期的同业往来款项轧差后资产方净额、一个月内到期的应收利息及其他应收款、一个月内到期的合格贷款、一个月内到期的债券投资、在国内外二级市场上可随时变现的债券投资、其他一个月内到期可变现的资产（剔除其中的不良资产）。 流动性负债包括：活期存款（不含财政性存款）、一个月内到期的定期存款（不含财政性存款）、一个月内到期的同业往来款项轧差后负债方净额、一个月内到期的已发行的债券、一个月内到期的应付利息及各项应付款、一个月内到期的中央银行借款、其他一个月内到期的负债。 2、核心负债依存度 本指标分别计算本币和外币口径数据。 ●计算公式： 核心负债依存度＝核心负债／总负债×100% ●指标释义： 核心负债包括距到期日三个月以上（含）定期存款和发行债券以及活期存款的50%。 总负债是指按照金融企业会计制度编制的资产负债表中负债总计的余额。 3、流动性缺口率 本指标计算本外币口径数据。 ●计算公式： 流动性缺口率=流动性缺口/90天内到期表内外资产×100% ●指标释义： 流动性缺口为90天内到期的表内外资产减去90天内到期的表内外负债的差额。

（二）信用风险 4、不良资产率 本指标计算本外币口径数据。 ●计算公式： 不良资产率＝不良信用风险资产／信用风险资产×100% ●指标释义： 信用风险资产是指银行资产负债表表内及表外承担信用风险的资产。主要包括：各项贷款、存放同业、拆放同业及买入返售资产、银行账户的债券投资、应收利息、其他应收款、承诺及或有负债等。 不良信用风险资产是指信用风险资产中分类为不良资产类别的部分。不良贷款为不良信用风险资产的一部分，定义与“不良贷款率”指标定义一致；贷款以外的信用风险资产的分类标准将由中国银行业监督管理委员会(简称银监会，下同)另行制定。 4.1 不良贷款率 本指标计算本外币口径数据。 ●计算公式： 不良贷款率＝（次级类贷款＋可疑类贷款＋损失类贷款）／各项贷款×100% ●指标释义： 贷款五级分类标准按照《贷款风险分类指导原则》(银发[2001]416号)及《关于推进和完善贷款风险分类工作的通知》(银监发[2003]22号)文件)及相关法规要求执行。 正常类贷款定义为借款人能够履行合同，没有足够理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。关注类贷款定义为尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。次级类贷款定义为借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也可能会造成一定损失。可疑类贷款的定义为借款

商业银行客户标签体系构建知识讲解

银行客户标签体系构建 在大数据时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式。数据在呈现出海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时，也改变了传统金融行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。商业银行“通过产品与服务争夺客户”的背后是一场暗流涌动的数据战。商业智能、大数据分析、数据挖掘、数据价值、信息地图等词汇越来越多地进入到商业银行各级机构管理层和执行层的视野，银行在客户营销、客户关怀、风险监管、业务运营等方面，有关数据分析的应用也更加深入和精细。 这也反映了商业银行因时而变、顺势而为的转型思路，即利用互联网思维和大数据思维，实现战略转型，依托客户服务渠道和大量交易数据的优势，打造以大数据为基础、以客户为中心、重视客户体验、适应新时代市场竞争的“数字银行”。 在此过程中，如何在银行内部以及所有可能记录客户信息的互联网、各类商户系统中的结构化、非结构化，以ZB计的海量数据中获取并筛选有价值的关联信息，是对所有商业银行的一大挑战。而通过构建客户标签，实现快速精准营销，则是商业银行应对上述挑战的有效解决方案。 一、何为客户标签 给客户贴标签是大数据营销中常用的做法，诸如“商务人士”、“育婴妈妈”、“在校学生”、“奢侈品粉丝”等客户标签早已在互联网企业中建立，借助客户标签，互联网企业可实现基于网页设计的广告、营销活动的精确推送。近年来，国内商业银行也开始尝试通过深入的数据分析和挖掘，洞察客户行为、喜好，给客户“打”上各种类型的标签。 合理准确的客户标签的背后是银行对客户全方位信息的深入理解与认知。在这个过程中，银行可以发现哪些潜在客户对营销活动响应度高；哪些客户接受新产品困难，只钟情于传统业务；哪些客户信用度低、风险高或存在欺诈可能。准确勾勒客户轮廓需要结合银行内部数据、社交媒体数据、外部公共数据等多维度数据，深入分析、挖掘后获得潜在客户知识，并依据业务目标对客户进行分类细化，采用类自然语言方式对客户进行描述。如客户标签“手机消费达人”=统计周期[当年（自然年）01月01日至今]+渠道偏好特征[通过手机银行渠 道办理业务]+服务偏好特征=[缴费交易笔数≥4]+交易对手特征[支付宝商户]。一个客户标签通常是一个或多个客户特征的集合，构成集合的特征也称为业务特征规则，是表达客户标签规则的原子组成。 二、客户标签体系的构建 对商业银行而言，基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个，这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。随着应用标签的场景越来越丰富，商业银行也会逐渐形成一套完整的客户标签体系。

浅谈数据挖掘技术及其应用

１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大