金融领域中的数据挖掘应用探索

随着金融领域的信息化进程的快速发展,大规模的金融数据集成为商业领域的＂金矿＂。数据挖掘技术通过对大规模数据的处理和分析,从而为金融决策提供了技术支持。本文分类介绍了数据挖掘中的常用技术,并对当前金融领域的热点研究,结合数据挖掘方法,进行了技术上的分析与探索。     

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用研究

数据挖掘技术是智能化领域的关键技术,目前已在各行各业都得到了较为广泛的应用,尤其在金融领域应用更加广泛。本文研究的重点就是通过分析数据挖掘的基本概念,以及在银行监管工作的主要应用,并简要总结了促进数据挖掘技术在银行监管工作中的应用需要注意的几个关键问题。     

异常数据挖掘在实际中的应用

本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据挖掘技术在金融领域、电信领域、商业领域中和生物医学以及DNA分析中的应用。     

基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用,提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析,指出了入侵检测系统中存在的问题,在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用，提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析，指出了入侵检测系统中存在的问题，在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

发展中的金融电子化技术

介绍了数据挖掘技术、数据仓库技术、金融ＥＤＩ技术及其在金融系统中的应用。     

数据挖掘技术在高校图书馆创新服务中的应用设计研究

数据挖掘技术是为解决信息量大而知识匮乏的问题出现的,已应用在医学、工程、银行业等领域,但在图书馆领域还没有普及。基于此,高校图书馆运用高新技术和现有的大量信息资源设计一套基于高校图书馆个性化服务的系统模型具有较高的实用价值。笔者首先阐述了数据挖掘技术的概念,进而分析了当前数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用现状,并根据存在的问题设计一套基于数据挖掘技术的高校图书馆个性化服务系统模型,最后分析了数据挖掘结果并提出了解决问题的具体策略。     

数据挖掘技术在异常检测中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了入侵检测中的数据挖掘技术及其应用,并阐述了基于系统调用和数据挖掘算法的异常入侵检测系统的设计与实现。     

机器学习技术在数据挖掘中的商业应用

进入人工智能时代,机器学习技术在数据挖掘工作中已经得到了较为广泛的应用,医疗、市场营销、金融、网络分析、电信等领域普遍引入这一技术展开数据挖掘工作,极大地提升了数据挖掘的效率和质量。根据环境的不同,实践之中,也需要选用不同的机器学习技术展开数据挖掘。本文主要探讨机器学习技术在数据挖掘中的商业应用,旨在提供具有一定借鉴意义的参考。     

数据挖掘及在金融领域的应用

本文介绍了数据挖掘常采用的方法,详细描述了数据挖掘技术在反洗钱系统的具体应用,该系统的实现对于防范和打击金融犯罪活动,具有重要的意义.     

数据挖掘在财务信息系统中的应用研究

随着信息技术在财务管理中的应用,数据挖掘技术对财务信息系统数据处理与分析至关重要,对数据挖掘的含义、作用、任务、对象、方法、在财务信息系统中数据挖掘应用进行了阐述,加强数据分析,提高单位财务管理。     

数据挖掘技术在财务实时控制系统中的应用研究

通过对数据挖掘技术在财务管理方面应用现状和财务实时控制应用状况的介绍,提出构建一个适应现代信息技术,并与企业管理环境相协调的基于数据挖掘技术财务实时控制系统框架。并分析数据挖掘技术在资金调度优化、成本实时控制、财务风险动态预警子系统中的具体应用。本研究充分利用数据挖掘技术,提高了财务实时控制的实用性,为企业构建财务实时控制系统提供帮助,为数据挖掘技术在财务实时控制方面的应用提供了一个参考。     

基于ABS算法的可视化金融数据挖掘平台开发

基于GDI+显示技术和图像匹配技术的理论,研究了有关金融数据挖掘的相关技术,在Visual Studio2008编译环境下开发可视化金融数据挖掘平台。为用户提供直观详尽的金融信息,并提供交互式的分析功能。     

一个基于数据挖掘技术的高校财务预算系统设计与研制

财务预算是高等院校管理中的一项重大决策工作。采用数据仓库和数据挖掘技术建立决策支持系统是当前的主要方式。本文分析了高等院校财务预算的业务需求,设计实现了一个高校财务预算决策支持系统,包括数据预处理、数据集成、数据挖掘分析等。系统采用决策树数据挖掘技术,对高校财务历史数据进行分析处理,提供预算分析指导。实际使用表明系统对高等院校的财务预算有良好支持。     

财务数据仓库和数据挖掘技术应用简介

本文以研究数据仓库和数据挖掘技术为基础,通过对财务数据仓库与数据挖掘技术特点的分析,提出了企业财务数据仓库,综合利用现有业务信息,提供了决策系统支持框架。通过数据仓库技术进行数据的集成,运用数据挖掘技术实现信息价值的提升,使得企业财务管理得到深度应用。     

应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测

随着经济的不断发展,金融活动中的不确定性日益增加,金融预测受到学术界及金融界的高度重视。人们希望通过获得预测性的判断和推测,掌握金融产品未来的发展趋势和规律。而近期随着互联网发展,出现海量财经信息,仅仅依靠历史价格的数据挖掘技术,不能很好地反映金融市场多元因素的影响。因此,通过挖掘财经新闻信息中的情感倾向信息,结合金融历史价格数据,组合多元线性回归和差分自回归滑动平均模型,提出了一种基于财经新闻信息挖掘的金融价格走势预测方法,通过实际数据验证,表明该方法可以获得较为准确的预测结果。     

数据挖掘的应用和发展趋势叶磊

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,近年来该技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。网站的数据挖掘(Websitedatamining)即Web挖掘、生物信息或基因的数据挖掘以及空间数据挖掘成为数据挖掘领域新的研究热点。     

WinRAR使用技巧四则

WinRAR是Windows上常用的压缩解压缩工具。由于它支持包括ZIP在内的多种压缩格式．且压缩速度较快压缩率较高，故现在已成为Windows上非常流行的压缩软件。下面是笔者在使用中总结的一些经验．在这里共享出来．希望能对你使用这个软件有所帮助。     

A Data Mining Approach for Retailing Bank Customer Attrition Analysis

Deregulation within the financial service industries and the widespread acceptance of new technologies is increasing competition in the finance marketplace. Central to the business strategy of every financial service company is the ability to retain existing customers and reach new prospective customers. Data mining is adopted to play an important role in these efforts. In this paper, we present a data mining approach for analyzing retailing bank customer attrition. We discuss the challenging issues such as highly skewed data, time series data unrolling, leaker field detection etc, and the procedure of a data mining project for the attrition analysis for retailing bank customers. We use lift as a proper measure for attrition analysis and compare the lift of data mining models of decision tree, boosted naïve Bayesian network, selective Bayesian network, neural network and the ensemble of classifiers of the above methods. Some interesting findings are reported. Our research work demonstrates the effectiveness and efficiency of data mining in attrition analysis for retailing bank.     

面向XBRL的财务信息审计系统的设计与实现

XBRL为提高我国上市公司财务报告分析与审计的效率提供了一个平台。为了帮助投资者和审计师从海量财务数据中提取重要信息,本文设计一个面向XBRL的基于聚类挖掘技术的财务信息审计系统。该系统以每一个财务数据项在企业经营活动中的相对值作为划分依据,利用财务数据项的指标特征值建立相似性尺度,得出的结果可以有效地帮助审计师提高财务报表分析审计的效率和质量。