分享到:

数据挖掘在金融行业的应用探究

金融行业相关的公司每天都会产生大量的数据,如保险公性值进行提取,从而把数据和其预变函数值构成映射关系,找司、证券公司、银行等。如何从这些大量的、看似没用的数据中,到各属性和变量之间的相互关系。发掘出有用的数据呢?数据挖掘技术就可以帮助我们从中挖(3)聚类分析:数据本身具有共性和异性,需要对其不同掘的有用的、有价值的信息,帮助管理着进行科学的决策。学的属性进行分类,通过不同数据分类方法,使得相似度较高的习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有着重要意义。数据成为同一类型,反之,在相似度上,不同的数据则相似度1数据挖掘的基本概念较低。(4)关联规则:不同的数据项之间并非完全不能关联,不数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中通过算法挖掘同的数据项可能以出现或者隐藏的形式,隐形或显性地出现出数据背后的有用的信息。在不同的数据类型中。2数据挖掘的常用方法(5)特征分析:从数据中提取出能表达数据总体特征的特(1)分类:先利用训练集数据,建立分类...  (本文共2页) 阅读全文>>

安徽财经大学
安徽财经大学

平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究

在我国经济增速放缓,国家鼓励通过消费拉动经济增长的大环境下,目前消费已经成为带动我国经济发展的主要动力,消费金融近几年呈爆发式增长趋势。越来越多的市场主体参与进来,银行业不再占据消费金融市场的主导地位,如何进一步提升用户体验和深化场景逐渐成为银行消费金融业务发展的重中之重。银行掌握着大量的金融数据,随着大数据、云计算以及人工智能等技术与金融业务的深度融合,不断推动银行业向“金融+科技”方向转型升级,在这一过程中,数据挖掘技术应用最为广泛且发展较为成熟。本文以数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用现状为切入点,重点从客户关系管理、风险控制以及服务与产品创新等角度进行介绍,最后分析数据挖掘在具体应用中存在的问题,进而提出应用优化建议,并对全文进行研究总结,最后提出数据挖掘技术在平安银行消费金融业务应用的未来发展与展望。通过研究分析,得出如下结论:一是数据挖掘技术极大的提升了平安银行消费金融业务的核心竞争力;二是数据挖掘技术可以更...  (本文共50页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科技创新与应用》2017年35期
科技创新与应用

数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析

在大数据技术的不断发展下,人们对数据信息的需求增加,但是现阶段社会发展中缺乏对数据信息进行有效分析、处理的工具。数据库系统也仅仅是对数据信息的简单处理,无法充分挖掘数据信息背后的隐藏信息,因而无法发挥出数据信息在人类社会发展中的重要作用。电力调度自动化系统中包含大量电力数据信息,但是在实际应用中这些信息是很难被完全挖掘出来的。数据挖掘的出现有效解决了信息无法充分挖掘的问题,能够实现对噪声数据、不完全数据的有效处理。在数据挖掘中,关联规则数据是数据挖掘的重要课题,通过关联规则能够发现不同数据库数据信息之间的关联,为数据挖掘提供有力支持。为此,文章重点分析基于关联规则的数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用。1数据挖掘概述1.1内涵和分类在信息技术的发展下,我国数据库库存容量急剧扩张,在庞大的数据信息中怎样获取有效的数据信息成为相关人员重点思考的问题。数据挖掘能够从技术层面来分析、处理这些数据信息,通过各种分析工具的利用来找到数据信息...  (本文共2页) 阅读全文>>

《现代经济信息》2017年22期
现代经济信息

浅析数据挖掘在审计中的应用

前言数据挖掘技术是一种新的商业信息处理技术,主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。而审计则是指由专设机关依照法律对国家各级政府及金融机构、企业事业组织的重大项目和财务收支进行事前和事后审查的独立性监督活动。审计数据分析是审计过程中最为重要的工作,并且占用了大量的资源,因此如果能将数据挖掘技术运用到审计中将会节约大量的人力及资源。一、什么是数据挖掘数据挖掘,顾名思义,就是从大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘主要分为:信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘过程、模式评估、知识表示等共计八个步骤。数据挖掘是一个反复循环的过程,就像电脑编程语言,一旦有一个步骤达不到目标,就必须返回前面的步骤,重新执行。二、数据挖掘如何与审计相结合审计与数据是无法分离的,审计人员想要做出正确的决策,就必须要对大量的...  (本文共1页) 阅读全文>>

《电脑编程技巧与维护》2017年24期
电脑编程技巧与维护

云计算和挖掘服务融合下的大数据挖掘体系架构设计及应用

自云计算出现之后,数据挖掘平台有了全新的发展方向,从而使全新的数据挖掘平台也成为了可能。云计算具备虚拟化、动态资源的优势,其能够实现高性能应用程序的开发。但是对于数据挖掘,大量的数据具有异构、噪声、复杂技术和复杂算法的问题,目前的云计算开发平台无法实现数据规约功能。所以,利用挖掘服务和云计算,提出了大数据挖掘体系架构,满足云计算软件设计的理念。1云计算技术下数据挖掘1.1数据挖掘数据挖掘指的是从不完全、大量、模糊、噪声且随机的实际数据中提取到隐藏的实用信息的过程,并且数据挖掘也是一种发现知识的主要技术,其主要设计到机器学习、人工智能、统计学和模式识别的技术,具体包括关联、特征化、预测分析和聚类。在云时代不断到来及移动互联网快速发展的过程中,数据规模从GB、MB级别已经发展成为了ZB和EB级别,并且还在朝着TB级别发展,数据挖掘的需求及环境也逐渐复杂,从而出现数据量大量增长的情况,从而使目前使用的数据库系统架构在大量数据挖掘方面无...  (本文共3页) 阅读全文>>

《科技创新与应用》2018年04期
科技创新与应用

试论数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用

前言电力数据收集、整理质量直接影响电力调度自动化系统的控制和管理水平,但由于很多价值较高的数据信息往往位于隐藏的数据之中,这就使得传统方法不能较好满足电力调度自动化系统需要,而为了解决这一问题,正是本文就数据挖掘在电力调度自动化系统中应用展开具体研究的原因所在。1数据挖掘技术在大数据时代到来的今天,数据挖掘技术能够从海量数据信息中准确找到所求信息,因此本文将数据挖掘技术视作“采用有效工具和措施从海量数据库中提取数据和模型关系”的技术,由此企业的决策能够得到充足的判断依据。为了更直观了解数据挖掘技术,本文将数据挖掘的过程和步骤概括为以下几个方面:(1)确定业务对象。确定业务对象属于数据挖掘过程的基础工作,这一过程的实质是了解业务问题。(2)准备数据。通过选择数据、数据预处理、转换数据三个层面的工作,即可完成针对于挖掘算法的分析模型构建,并最终完成一定领域的数据挖掘。2数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用2.1应用方式神经网络、灰色...  (本文共2页) 阅读全文>>

《科技与出版》2017年11期
科技与出版

大数据挖掘及应用

~~大数据挖掘及应用@王国胤@刘群@于洪@曾宪华书号:9787302-469278定价:59.50元出版时间:2017年7月内容简介本书是王国胤教授领导的大数据课题组有关大数据智能计算、大数据科学...  (本文共1页) 阅读全文>>