數(shù)據(jù)挖掘金融論文范文-簡論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用word版下載

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1、數(shù)據(jù)挖掘金融論文范文:簡論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用word版下載數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用論文導(dǎo)讀：本論文是一篇關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用的優(yōu)秀論文范文，對正在寫有關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘論文的寫作者有一定的參考和指導(dǎo)作用，論文片段：摘要：飛速發(fā)展的信息化技術(shù)與日益繁重的金融業(yè)，作為較為前沿的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，本項(xiàng)目結(jié)合實(shí)際調(diào)研走訪以及問卷調(diào)查對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了探討，以創(chuàng)新項(xiàng)冃“小型微型企業(yè)融資擔(dān)保模式研究與設(shè)計(jì)”的調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的策略及作用，淺析了小型微型企業(yè)在融資擔(dān)保上的困境，并通過實(shí)例分析了將數(shù)據(jù)挖掘技

2、術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域所帶來的成效，從而提出可以將數(shù)字挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域，從而在一定程度上緩解小型微型企業(yè)融資困境。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；金融領(lǐng)域；小型微型企業(yè)；融資擔(dān)保工程開發(fā)、商業(yè)運(yùn)作等各領(lǐng)域中都有大量的數(shù)據(jù)庫存在，且數(shù)據(jù)庫的規(guī)模與容量在日益增長。各領(lǐng)域中的信息被保存的也日益增加，且各行業(yè)都希望其大量重要的信息能夠提取處理，以便更好地分析，并充分利用這些數(shù)據(jù)。但在當(dāng)前的金融行業(yè)中，人們很難去有效分離這些龐大的數(shù)據(jù)，這也就使在信息爆炸的時(shí)代卻有知識短缺的情況發(fā)生。那么該如何去有效地利用這些有用的信息呢？于是，數(shù)據(jù)庫挖掘技術(shù)應(yīng)用而生，且發(fā)展也非常迅速，更多的行業(yè)對其

3、給予了極大的重視。一、數(shù)據(jù)挖掘的簡介所謂的數(shù)據(jù)挖掘是指在大量的、隨機(jī)的、不完整、模糊等的實(shí)際數(shù)據(jù)中，對人們不知道，但有作用的知識、信息進(jìn)行提取的過程。1.常用的數(shù)據(jù)挖掘的策略及主要步驟(1)數(shù)據(jù)挖掘的策略基本分為五類：數(shù)據(jù)挖掘是大量應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，智能技術(shù)與數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)的產(chǎn)物，按其施行順序，可進(jìn)行如下分類：①估計(jì)，是將所需要的一些輸入的數(shù)據(jù)，在估計(jì)的作用下取得未知、但有連續(xù)變量的值，之后再按照事先確定的閾值對其進(jìn)行分類,是分類的前期工作。②分類，即將經(jīng)過分類的信息從海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選，再通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對該信息訓(xùn)練集進(jìn)行分類，其分類的模型也要進(jìn)行創(chuàng)建，并重新分

4、類未經(jīng)分類的數(shù)據(jù)。③預(yù)測，即通過估值或分類的作用產(chǎn)生模型，并利用其預(yù)測未知的變量。④聚類，聚類主要進(jìn)行分組所要分析的記錄，在經(jīng)過分析后，在同一聚集里放置取得的相似記錄。⑤描述與可視化，可以多元的表達(dá)所取得結(jié)果。(2)數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟①理由的定義：目標(biāo)的定義須明確清晰，切實(shí)可行。②收集數(shù)據(jù)：須有豐富、海量、全面的數(shù)據(jù)做支撐③整理數(shù)據(jù)：由于數(shù)據(jù)在收集時(shí)可能會造成數(shù)據(jù)缺失等降低數(shù)據(jù)精確程度的可能性，所以必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，以便得到更豐富更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。①數(shù)據(jù)挖掘：在人工智能或數(shù)理統(tǒng)計(jì)等策略的作用下，進(jìn)行分析數(shù)據(jù)，塑造通用模型以提高工作效率。②評估數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果：可通

5、過實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型正確性的驗(yàn)證，使個(gè)別漏洞得到有效調(diào)整和填補(bǔ)。③決策分析：基于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，決策者從自身的實(shí)際出發(fā),可以對競爭的策略進(jìn)行調(diào)整。2?數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的范圍不斷拓寬，目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中應(yīng)用已經(jīng)成為熱點(diǎn)理由。從客戶角度來看，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶價(jià)值分析(customervalueanalysis)與客戶行為分析(customerbehavioranalysis)中發(fā)揮著重要作用。通過用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的應(yīng)用頻率，及周期性的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能模型在海量客戶群

6、中高效率的找出重點(diǎn)客戶并對其忠誠度做出相應(yīng)評估，靈活的轉(zhuǎn)變營銷策略使企業(yè)獲得更大的競爭優(yōu)勢。再者，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)亦可從客戶行為痕跡中分析出用戶喜好，為用戶導(dǎo)向型的定制服務(wù)提供了良好的基礎(chǔ)。從供應(yīng)商角度看，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對庫存管理(inventorymanagement)起到通過數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的變動規(guī)律，對市場策略進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，更加有利于庫存和生產(chǎn)之間的平衡。此外，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，可預(yù)測銷售趨勢，制定相應(yīng)的營銷目標(biāo)。(2)對金融領(lǐng)域犯罪的偵破的應(yīng)用。在金融領(lǐng)域中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠幫助洗錢犯罪以及其他的金融犯罪的偵破，而且通過將金融領(lǐng)域中數(shù)據(jù)庫中信息相互交叉集成，采

7、用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)分析工具對異常模式進(jìn)行檢測。比如在一個(gè)人在一個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)大量現(xiàn)金的轉(zhuǎn)入或者轉(zhuǎn)出流動，則就能夠方便的使用數(shù)據(jù)分析工具以及數(shù)據(jù)鏈接工具、可視化工具等進(jìn)行識別犯罪分子的互動，為司法人員提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息線索。(1)客戶信用分析及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控以及信用評級理市一直是信貸領(lǐng)域的重中之重。但由于其影響因素過于繁雜，無論對于貸方還是借方都是程序繁雜的難題。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)⑴c資產(chǎn)負(fù)債相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)加載到中央數(shù)據(jù)倉庫，這時(shí)，金融機(jī)構(gòu)就能夠通過運(yùn)用數(shù)據(jù)模型分析和模擬計(jì)算利率敏感性資產(chǎn)和負(fù)債的缺口，從而能夠及時(shí)了解貸款申請方的資產(chǎn)負(fù)債情況、資金情

8、況以及凈利