數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用-論文.pdf

《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)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(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用劉濤，(1．同濟(jì)大學(xué)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(shù)是近幾年發(fā)展起來的一種信息處理技術(shù)，能夠?qū)Ａ康臄?shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、轉(zhuǎn)換及統(tǒng)計(jì)。金融企業(yè)通過利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，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(shí)代激烈的市場競爭中占據(jù)主動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與金融領(lǐng)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(guān)鍵詞：金融數(shù)據(jù)挖

2、掘應(yīng)用中圖分類號(hào)：TP315文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：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(shù)在金融領(lǐng)域的傳統(tǒng)應(yīng)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(yù)測、描述以自信息技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用以來，其無可比擬的海量數(shù)及可視化5種。①聚類指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組記錄，把相似記錄看據(jù)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(gè)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(jìn)了金融領(lǐng)域的發(fā)展，使金融業(yè)比以往擁有了更加快企業(yè)在進(jìn)行行業(yè)分析時(shí)，需要將某行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，然后速、準(zhǔn)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(jìn)行篩選，形成信息訓(xùn)信息技術(shù)早期在金融領(lǐng)域的應(yīng)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(yù)先定義的。例如：在技術(shù)存儲(chǔ)和客戶數(shù)據(jù)管理，為客戶提供一些簡單的存儲(chǔ)、查詢金融領(lǐng)域，將客戶分為高級(jí)、中級(jí)、普通等。③估值是處理連續(xù)和修改功能。隨著個(gè)人電腦的普及和網(wǎng)絡(luò)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(jì)操作，輸出一些連續(xù)變量戶就能實(shí)現(xiàn)一些查詢、支付、轉(zhuǎn)賬等業(yè)務(wù)，一些炒股軟件更是的值，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的一些閾值進(jìn)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(jī)的出現(xiàn)則為客戶對(duì)不同客戶設(shè)計(jì)額度就是運(yùn)用估值得到的閾值，將額度進(jìn)行提供了一個(gè)可以隨時(shí)隨地享用金融服務(wù)的工具。差別設(shè)計(jì)。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(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用僅僅涵蓋了傳統(tǒng)方面，確定而離散的。④預(yù)測是通過估值或者分類得出模型，對(duì)未知而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用才是顛覆性的，它的應(yīng)用變量進(jìn)行預(yù)測。通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則和相關(guān)性分析，決定哪些對(duì)金融領(lǐng)域

7、產(chǎn)生了巨大而又深遠(yuǎn)的影響。數(shù)據(jù)的集合會(huì)導(dǎo)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(jì)算結(jié)果后如何進(jìn)行表達(dá)。2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用2．1含義數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指經(jīng)過提取和分類，從海量的、隨機(jī)的、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jié)出潛藏的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)技術(shù)，依靠專業(yè)的分析人員，從金融企業(yè)日常業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，挖掘潛在的有用信息以幫助人們進(jìn)行決策量數(shù)據(jù)中提取和發(fā)現(xiàn)一些有價(jià)值的規(guī)律，并將其應(yīng)用到市場的技術(shù)。通過將計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科的知識(shí)相結(jié)合，分析和預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)管理、客

8、戶管理以及信用評(píng)估等領(lǐng)域，并能從多角度