金融数据挖掘的应用

计算机科学与技术前沿题目金融数据挖掘的应用

学院物电学院

专业计算机软件与理论

学号

学生姓名

指导教师

完成日期2015年1月

摘要

2014年11月30国务院发出《存款保险条例（征求意见稿）》并向社会征求意见稿。近几年随着金融市场的开放，外资金融机构的进入，多种金融创新将不断涌现，竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业而临诸多新的风险，这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新，又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识，它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用，具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。

关键字金融数据挖掘；金融市场；金融数据；预测；应用

一、绪论

我国金融行业是信息化起步比较早，相对比较成熟的。在全而实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值，更谈不到挖掘与利用。然而也有类似天猫等网络巨头想在这大量的金融数据中获得他的未来商机。

近几年随着金融市场的开放，外资金融机构的进入，多种金融创新将不断涌现，竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业而临诸多新的风险，这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新，又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。数据挖掘技术是计算机为社会发展提供的又一大工具。

目前，外国常用的分析方法，对于金融业尤其是外资商业银行的海量数据，常见的算法有:神经网络(Neural Network)，统计分析(Statistical Analysis)，遗传和进化算法(Genetic and Evolutionary Algorithms)，链接分析((Link Analysis)专家系统((Expert System)，启发式方法((Heuristics)，规则归纳(Rule Induction)和基于实例的推理((Case Based Reasoning)等。还有其他方法的研究也往往是基于数据的处理和分析，如贝叶斯技术、概率与数理统计分析、蒙特卡洛(Monte Carlo)技术、线性规划、聚类和回归技术等。

目前商业银行基于客户数据挖掘还只是处于初步阶段，能够用于实践分析挖掘技术。如包括决策树(Decision Tree)，支持向量机(Support Vector Machine) 准则推断(Rule Induction)，神经网络(Neural Networks)，关联探(Association Detection)和基因算法(Genetic Algorithms)等等也才刚刚开始积累经验。

本文将先介绍数据挖掘的基本概念，然后对数据挖掘三种主要技术进行了介绍。接着对数据挖掘的过程做简单介绍。最后说明数据挖掘在经济生活中的应用。在结论做简单回顾并提出数据挖掘还存在的问题。

二、数据挖掘基本概念

随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展，各行各业的数据库中积累了大量的数据，而且每天还在急剧地增长。在这大数据时代，这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识，这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索，远不能够及时提取出那些不同层次的知识，数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费，更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况，减少损失，寻找商机，必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术，数据挖掘正是这样一种技术，它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术，它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用

的信息和知识。

数据挖掘(Data Mining)或称为知识发现，也称为基于数据库的知识发现，是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程，在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息，发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后，揭示出其中隐藏着的规律性内容，并且由此进一步形成模型化的分析方法。

数据挖掘的概念在1989国际人工智能联合会议上首次提出。其含义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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过程。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。与传统的统计方法如查询、录入等相比，数据挖掘技术可帮助决策者分析历史数据及当前数据并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为，从而为决策行为提供有力支持。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。金融数据正是有着数据类型多，关系复杂，动态性和数据量大的等特点。

通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性，而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。

数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓库是而向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的，数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。淘宝的商品推荐系统是通过分析挖掘大量的离线的顾客的消费信息，然后结合在线顾客行为信息向顾客推荐商品的。

三、数据挖掘主要技术

金融数据挖掘是数据挖掘应用到金融领域中，时至今日数据挖掘的算法和变种算法数不胜数。接下来着重介绍三种常用的技术:神经网络、遗传算法和统计推论。

3.1神经网络

人工神经网络是电脑通过多重输入相似平行处理结构来模拟人类识别模式的功能建造起来的。神经网络由一系列的基本处理单元组成(也称为神经元），这些处理单元是按层分布的。大多数神经网络包含有三种类型的层:输入、隐藏和输出。神经网络用来存储捕获的知识并能为将来所用，它用来刻画神经元之问的关联模式，捕获在给定的数据集合中因变量和自变量之问的因果关系。神经网络

提供了一类准确性令人满意、程度上接近金融模式的工具。

由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以ART模型、 Koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是“黑箱”性。由于很难对一个神经网络表示的模型做出直观的解释使得神经网络相当于一个“黑盒”，使用者无法考虑“盒子”里面的内容，只能使用。这个“黑箱”性就使得人们难以理解网络的学习和决策过程。

SearchSpace Ltd.为伦敦股票交易所开发了MonITARS，这个软件集合了遗传算法、模糊逻辑、神经网络技术，被用来发现内部交易和市场操作。 Chartier and Spillane 也描述了神经网络在发现洗钱中的应用。在反洗钱系统中，神经元网络可以通过本身所包含的无数个神经元持续不断地对报告数据进行反复计算，对某项资金流动是否牵涉洗钱活动进行认定，自动发现洗钱线索。并能通过自动学习制定出最为有利的反洗钱整体分析方案，提高数据分析效率。

3.2遗传算法

遗传算法的基本思想是给出一个问题，在特有的人口遗传群体中潜在地含有解决方案或者较好的解决方案。要用遗传算法要先了解算法的由来。

Darwin进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时，只有那些熊适应环境的个体特征方能保留下来。

Mendel遗传学说最重要的是基因遗传原理。它认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质；所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。

遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。基于遗传和进化原则，遗传算法反复修改人口的人工结构，操作员通过预置、选择、交叉和改变来逐步形成解决方案。

3.3统计推论

统计学为数据分析问题提供了坚实的理论基础。通过假设确认和数据分析，统计技术能够得出用来描述大量样本中可能性的渐近结果。基本的统计探测方法包含检查变量分配，复查关联矩阵系数和检查多维频率表。在多变量的数据集中为特有的分辨模式而设计的多变量的探测技术包括:簇分析、因子分析、判别函数分析、多维定标、对数线性分析、关联规范、逐步线性和非线性回归、时问序列分析和分类树。在所有的技术中，判别式分析，因子分析，规则成分分析和回归模型已经频繁的应用于分辨金融市场各个变量关系中。在数据挖掘的时候，有时候一门学科往往解决不了问题，需要结合数学，经济学和物理学等等学科结合。

四、数据挖掘主要步骤

数据挖掘一般有以下几个主要步骤:

1.定义问题。对口标有一清晰、明确的定义，也就是确定需要解决的问题，这个口标应是可行的、能够操作与评价的。

2.数据收集。大量全而丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从作起。因此，数据收集是数据挖掘的首要步骤。数据可以来自于现有事务处理系统，也可以从数据仓库中得到。

3.数据整理。数据整理是数据挖掘的必要环节。由数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，表现在数据可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。

4.数据挖掘。利用人工智能、数理统计等各种数据挖掘方法对数据进行分析，发现有用的知识与模式。这是整个数据挖掘过程的核心步骤。

5.数据挖掘结果的评估。数据挖掘的结果有些是有实际意义的，而有些是没有实际意义的，或是与实际情况相违背的，这就需要进行评估。评估可以根据用户多年的经验，也可以直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘模型，不断重复进行数据挖掘。

6.分析决策。数据挖掘的最终口的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。

总之，泰山不是一日而成。数据挖掘是探求数据的奥秘。数据挖掘过程需要多次的问题修改、模型调整、重新评估、检验等循环反复，才有可能达到预期的效果。

五、数据挖掘在金融行业的应用

金融市场正在不断产生海量数据，分析这些数据、解释有价值的信息和帮助

做出金融决策对于数据挖掘来说，是巨大的机会和宏伟的挑战。大多数金融数据是随机排列的，非线性的和非固定行为的，因此构造模型非常困难。时问序列是一连串的实数，代表每隔一段相等时问测出的实变量的值。例如，时问序列能表明股票价格或者兑换汇率。通常的统计分析和测试显示金融的时问序列是非随机的，非线性时问序列的解码能力和金融时问序列的预测使得神经网络的使用非常普遍。当我们选取数据用来挖掘时，持续训练时问长和样本较多的数据被认为是首选的模型。在过去的几十年中，人们已经在挖掘时问序列数据方面做出了很大的努力。

到目前为止，数据挖掘已经成为在金融数据中分辨出动态和非线性关系的解决方案。这些金融业务都需要收集和处理大量数据，很难通过人工或使用一两个小型软件进行分析预测。而数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象的特征和对象之间的关系，并可观察到金融市场的变化趋势。然后利用学习到的模式进行合理的分析预测，进而发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣等。它已经被应用于多种金融区域，包括预测股票，有价证券管理和投资风险分析，破产和外汇兑换比率的预测，金融诈骗的探测，贷款支付预测，客户信誉政策分析等等。金融市场分析和预测、帐户分类、银行担保和信用评估等。

5.1客户关系管理

数据挖掘可以进行客户行为分析来发现客户的行为规律，包括整体行为表现和群体行为模式，市场部门可以理由这些规律制定相应的市场战略与策略;也可以利用这些信息找出客户的关注点及消费趋势。从而提高产品的市场占有率及企业的竞争能力。数据挖掘能够帮助企业找出对企业有重要意义的客户，包括能给企业带来丰厚利润的黄金客户和对企业进一步发展至关重要的潜在客户。

对于企业而言，数据挖掘能够根据已有的信息对未发生行为做出结果预测，有助于揭示已知的事实，发现业务发展的趋势，预测未知的结果，为企业经营决策、市场策划提供依据。“以客户为中心”的数据挖掘内容涵盖了客户需求分析、客户忠诚度分析、客户等级评估分析等三部分，有些还包括产品销售。其中，客户需求分析包括：消费习惯、消费频度、产品类型、服务方式、交易历史记录、需求变化趋势等因素的分析。客户忠诚度分析包括：客户服务持续时间、交易总数、客户满意程度、客户地理位置分布、客户消费心理等因素的分析。客户等级评估分析包括：客户消费规模、消费行为、客户履约情况、客户信用度等因素的分析。产品销售分析包括：区域市场、渠道市场、季节销售等因素的分析。

5.2风险识别与管理

可以建立一个分类模型，对银行贷款的安全或风险进行分类。也利用数据挖掘技术进行信贷风险的控制。信贷风险管理主要包括:风险识别、风险测量、选

择风险管理工具、效果评价。全部过程涉及到的信息包括相关商品市场状况、行业现状、行业发展、企业管理、人事、财务状况等一系列内容，信息的庞杂造成手工评估、管理的难度大大增加()而现有的银行信贷系统一般都分析的需求。为此，可以建立一套独立于业务系统的数据仓库，专门解决信贷分析和风险贤管理的问题。

虽然神经网络和统计模型已经应用于破产预测，但它们可能遇到两种状态的不同的利益问题，在评估网络的预测性能时产生至少两个主要障碍。第一个问题基于训练神经网络或估计统计模型的参量，包含了不同频率影响的两种状态(即，破产对非破产)。从不平衡人口的随意抽样可能产生一个包含大多数利益状态的样本。因此，神经网络或统计模型的决定性能在现实情况中检验也许是不太理想的。要克服这个问题，研究人员选择了取样技术，这种技术进入样品的观测可能性取决于因变量的值。第二个问题包括评估各种决策模型的准确性。一般来说，在例如破产预测中拥有平衡样本的神经网络可能使网络熟悉自己少有的利益状态。关于平衡样本训练的神经网络在现实条件下测试时能够提供最好的结果。5.3市场趋势预测

数据挖掘技术可以进行数据的趋势预测，比如金融市场的价格走势预测、客户需求的变化趋势等。在股票市场的预测方面，先前的研究已经证明:预测个人股票未来的收益基于许多基本因素的增长率，例如税收，每股收益，投入资本，债务和市场份额，以及其它等等。传统的回归模型被用来显示股票市场的改变，但是，那些模型只能预言线性的模式。到目前为比在股票市场预测中占有统治地位的数据挖掘技术是神经网络模型，包含向后传播（BP)网络，或然论的神经网络和循环神经网络。基本假定是当忽略若干天的波动时，类似的输入时问序列一定会产生出类似的时问序列输出。把回归模型和向后传播网络相比较，得出股票预测使用相同的数据，结果显示向后传播网络是较好预测者。

5.4识别金融欺诈、洗钱等经济犯罪

金融犯罪是当今业内而临的棘手问题之一，包括恶意透支、盗卡、伪造信用卡、盗取帐户密码以及洗黑钱等，严重威胁人们的财产及金融系统的正常运行。要侦破洗黑钱和其它金融犯罪，重要的是要把多个数据库的信息集成起来，然后采用多种数据挖掘工具寻找异常模式。发现短时间内，少数人员之间的巨额现金的流动，发现可疑线索。

用于检测洗钱可疑交易行为的平台现在也有不少很多，如美国统计分析系统公司和Mantas等反洗钱系统的模式识别技术应用可以与银行反洗钱工作智能监控系统高效结合起来。Bolton and Hand提出的检测方法:对于一个单一账户采用断点分析(break-point analysis tech)，调查洗钱等可疑的交易。首先在账

户数据创建一个长度固定的动态窗口，并对比进入窗口的数笔数据和老旧数据。其次将新进入窗口的数据与原有窗口数据，基于数理统计假设检验的方法，推测是否属于不同的行为模式。唐等人指出，目前只有对比的方法，可以对正常的交易行为和可疑交易有不同的发现。所以，应选择以支持向量机为基础的挖掘理论，而不是传统的、基于预设规则的过滤制度。

随着信用卡交易的继续增长，采用大份额付款系统会导致帐号更快的被窃取，因此，欺诈探测成为数据挖掘的一个主要应用，它致力于搜寻表示欺诈的模式，改进欺诈探测效率和维护付款系统的安全。信用卡欺诈探测具有高度的特有的特征。第一个是必须在非常有限的时问内做出采纳或拒绝的决定。第二个是数据被高度歪曲:许多交易是合法的而不是欺诈的，否则，整个行业将很快结束。第三个特征是必须在给定的时问里处理巨额的信用卡操作。这就意味着我们必须采用数据挖掘技术来处理在信用卡交易中可能出现的欺诈事件。

5.5投资组合管理

投资组合管理是投资中的一个主要问题。它致力于个体怎样决定哪一种有价证券在投资组合中处于主导地位，基金应该怎样分配，例如股票对债券和国内债券对国外债券。为了使收益增至最大，最重要目标是要选择一套风险资产在确定的风险或者为了得到收益而把风险减到最低限度卜建立一个投资组合。

除了上述讨论的应用之外，数据挖掘技术也被应用于例如贷款风险分析和付款预测，抵押计分和不动产的服务。数据挖掘系统能根据顾客的收入、年龄和信用史的信息等确定他们能否支付贷款。这种技术把当前客户信息与历史数据比较，然后把顾客分为其中一种预定义的顾客段来支付贷款，从而减少了银行的风险。神经网络推荐使用基于金融比率，以前的信用级别和贷款纪录的方式同意或拒绝贷款。

六、结论

数据挖掘在金融领域具有广阔的应用，在口前在我国金融业则刚刚开始，有待于进一步的研究、开发、推广。我们应该重点研究数据挖掘技术在市场预测、价格走势、欺诈侦测、交易模式识别、客户关系管理等方而的应用。随着数据挖掘软件的成熟与金融行业信息化步伐的加快，数据挖掘技术定能在我国金融领域发挥其巨大威力，为提高银行、证券等企业的管理水平和竞争实力作贡献。

尽管把数据挖掘技术应用于金融应用的研究已经很广泛，但仍然有许多问题等待解决:

1)数据挖掘方法和参数。基于数据挖掘的知识发现是一个反复的过程。适当变量的选择、数据挖掘算法、模型评估和提炼是这个过程的主要组成部分。虽然神经网络模型是在数据挖掘应用于金融中的最常用方法，但对各种各样的金融工

程学问题来说神经网络仍然是一片空白。

2)可测量性和性能。金融数据在以一个空前的速度积累着。数据挖掘过程必须满足可测量性和计算效率的挑战。现实生活中数据经常改变，导致了模型维护的问题。

3)金融数据的不平衡频率。在例如破产预测和欺诈探测的金融应用中通常以利益的两种状态不平衡的频率为特点。不平衡频率的出现在评估决策模型的性能时可能产生至少两个主要障碍，这些在前文中已经提到过。所以，如何处理不平衡的训练数据集对产生好的金融模型至关重要。

在本文中，我们讨论了应于金融中的数据挖掘技术。虽然数据挖掘应用于金融行业已经很久了，但仍然存在许多待解决的问题和挑战，为了达到对个体和机关的有效金融管理，我们仍然需要继续致力于这方面的研究。这就是说，逐步改进的数据挖掘技术在金融应用中显示了巨大的潜力，并且会在基于新知识经济方面继续繁荣。在研究过程中，将通过计算机软件实现金融高频数据挖掘结果的可视化，并实现人机交互式的数据挖掘过程。对中国软件业来讲，任重道远。

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分类规则在金融行业的应用分析

分类规则在金融行业的应用分析 * ;

摘要:数据库内容丰富，蕴藏大量信息。数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。随着数据挖掘的蓬勃发展，它的功能会越来越多。分类规则就是其中一种，它可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出。基于以上内容，可以建立一个分类模型，进行详细的分析，对保险客户的信用、安全或风险进行分类评价。 关键词:数据挖掘；分类；金融；保险 前言:数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。分类规则一种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出，同时基于分类规则方法的数据挖掘被广泛应用于金融行业。 、 正文：分类规则在金融行业的应用分析 众所周知，数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的商务决策。数据分类是数据挖掘的功能之一，也是数据挖掘领域一种非常重要的任务，在神经网络、专家系统、统计学习中得到较早的研究，并且目前在商业中得到了广泛的应用。数据分类实际上就是从数据库对象中发现共性，将数据对象分成不同几类的一个过程，具体来说是在己有数据的基础上建立一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。分类是一种有监督的学习。本文就数据挖掘中的分类规则的相关知识进行详尽分析与应用说明。 一、数据分类的概念 数据分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其 划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。

《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价

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，

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，

《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲

《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲 二、课程的对象和性质

本课程的授课对象是金融专业的本科生，作为培养学生实际数据获取、数据分析、以及信息获取技能的金融实践性教学课程和选修课程列入金融学专业的教学计划。 三、课程的教学目的和要求 通过本课程的学习，使学生初步掌握金融数据分析的基本方法，掌握几种重要的数据挖掘方法，掌握如何利用计算软件分析数据、解决问题、完成相关研究通过本课程的学习和相关软件的使用，使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用，使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究，并有进一步学习的基础与能力。 四、授课方法 采用理论讲解和上机实验相、课外研究结合的方法。理论讲解利用课堂介绍金融数据挖掘的基本原理和基本方法，上机实验主要是结合具体的金融数据分析和数据挖掘案例学习和掌握如何在相应计算软件上完成数据挖掘与数据分析任务，课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，培养利用数据挖掘方法解决实际问题的能力。 五、理论教学内容与基本要求（含学时分配） 第一章：数据采集与数据处理 课时安排：4课时 教学要求：通过本章学习，使学生理解金融数据的基本类型，初步掌握金融数据的采集方法，能利用相应软件对导入数据进行初步处理。 教学重点与难点：数据挖掘的概念、数据挖掘的主要功能、数据的基本处理方法，本章的难点是数据的基本处理方法。 教学内容： 第一节：理解金融数据 1、非定量性数据 2、数据挖掘，一种从海量数据中挖掘知识的新方法 3、数据挖掘涉及的主要学科领域 4、近年来数据挖掘技术的主要发展和主要应用领域 第二节：数据挖掘的主要功能 1、分类与预测 2、序列发现

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

大学数据挖掘期末考试题

第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )

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

金融行业的数据挖掘技术研究.

■现代管理科学■2009年第8期 输入 输出 输入层 输出层 隐蔽层 图2典型的神经网络 Σ θi f [·]yi x 1x 2 x n …… w i1w i2w in 图1神经元模型 我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。

近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。 一、基本概念 随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。 数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。 通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。 数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓 库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。 二、数据挖掘的主要技术

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

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

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。

数据挖掘概述

数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。

笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。

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

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01