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《數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用-論文.pdf》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第42卷第2期天津科技Vlo1.42NO.22015年2月TIANJINSCIENCE&TECHNOL0GYFeb.2015應用技術數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用劉濤,(1.同濟大學上海200092;2.交通銀行天津分行天津300202)摘要:數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年發(fā)展起來的一種信息處理技術,能夠對海量的數(shù)據(jù)進行采集、分析、轉換及統(tǒng)計。金融企業(yè)通過利用數(shù)據(jù)挖掘技術,發(fā)掘信息背后的深層含義,給企業(yè)以決策支持,幫助企業(yè)在信息時代激烈的市場競爭中占據(jù)主動。數(shù)據(jù)挖掘技術與金融領域廣泛深入的融合不斷改變著金融企業(yè)的行為方式,為金融業(yè)帶來了更廣闊的發(fā)展空間。關鍵詞:金融數(shù)據(jù)挖
2、掘應用中圖分類號:TP315文獻標志碼:A文章編號:1006.8945(2015)02.0051.02ApplicationofDataMiningTechnologyintheFinancialSectorLIUTaO1,(1.TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.BankofCommunicationsTianjinBranch,Tianjin300202,China)Abstract:Dataminingtechnologyisarisinginformationtreatmenttechnologywhichi
3、sabletocollect,analyze,convexandcountmassivedata.Thisnewtechnologyhelpsfinancialenterprisesindecisionmakingsuppo~totaketheinitiativeinseveremarketcompetitionsthroughdiggingoutdeepermeaningsofrelmiveinformation.Thispaperpointsoutthattheex—tensiveandintensivemergingofdataminingtechnol
4、ogywiththefinancialsectoriscontinuouslychangingthebehaviorpat—ternoffinancialenterprisesandbringingthemavastspaceofdevelopment.Keywords:finance;datamining;application1信息技術在金融領域的傳統(tǒng)應用2.2分析方法數(shù)據(jù)挖掘的常用方法包括聚類、分類、估值、預測、描述以自信息技術在金融領域應用以來,其無可比擬的海量數(shù)及可視化5種。①聚類指對數(shù)據(jù)進行分組記錄,把相似記錄看據(jù)計算能力、數(shù)據(jù)存儲能力、數(shù)據(jù)管理能
5、力和數(shù)據(jù)傳輸能力極作同一個聚集。通常,聚類是數(shù)據(jù)挖掘分析的第一步。如金融大地促進了金融領域的發(fā)展,使金融業(yè)比以往擁有了更加快企業(yè)在進行行業(yè)分析時,需要將某行業(yè)的數(shù)據(jù)進行匯總,然后速、準確、安全的查詢數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)的能力。分組分析。②分類是指將海量離散數(shù)據(jù)進行篩選,形成信息訓信息技術早期在金融領域的應用方式主要是通過數(shù)據(jù)庫練集,并且創(chuàng)建分類模型,數(shù)據(jù)的分類是預先定義的。例如:在技術存儲和客戶數(shù)據(jù)管理,為客戶提供一些簡單的存儲、查詢金融領域,將客戶分為高級、中級、普通等。③估值是處理連續(xù)和修改功能。隨著個人電腦的普及和網(wǎng)絡的發(fā)展,客戶足不出值的輸出,通過
6、輸入數(shù)據(jù),經(jīng)過估計操作,輸出一些連續(xù)變量戶就能實現(xiàn)一些查詢、支付、轉賬等業(yè)務,一些炒股軟件更是的值,然后根據(jù)預先設計好的一些閾值進行分類。如信用卡針為廣大股民提供了極大的便利。而智能手機的出現(xiàn)則為客戶對不同客戶設計額度就是運用估值得到的閾值,將額度進行提供了一個可以隨時隨地享用金融服務的工具。差別設計。估值的量是不確定而連續(xù)的,而分類的類別是數(shù)目這些信息技術在金融領域的應用僅僅涵蓋了傳統(tǒng)方面,確定而離散的。④預測是通過估值或者分類得出模型,對未知而數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用才是顛覆性的,它的應用變量進行預測。通過數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則和相關性分析,決定哪些對金融領域
7、產(chǎn)生了巨大而又深遠的影響。數(shù)據(jù)的集合會導致另外一組數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。⑤描述以及可視化是指數(shù)據(jù)挖掘在得出計算結果后如何進行表達。2數(shù)據(jù)挖掘技術簡介3數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用2.1含義數(shù)據(jù)挖掘技術是指經(jīng)過提取和分類,從海量的、隨機的、數(shù)據(jù)挖掘技術可以通過專門的數(shù)據(jù)庫,利用特殊的軟件不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中總結出潛藏的規(guī)律,發(fā)現(xiàn)技術,依靠專業(yè)的分析人員,從金融企業(yè)日常業(yè)務中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)之間的關系,挖掘潛在的有用信息以幫助人們進行決策量數(shù)據(jù)中提取和發(fā)現(xiàn)一些有價值的規(guī)律,并將其應用到市場的技術。通過將計算機科學與統(tǒng)計學等多學科的知識相結合,分析和預測、風險管理、客
8、戶管理以及信用評估等領域,并能從多角度