数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具．能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C／S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

数据挖掘在电信客户关系管理的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

浅谈数据挖掘在证券行业的应用

一、数据挖掘的定义在如今这个知识爆炸的年代里,随着计算机和网络在各行各业的大范围推广和应用,由此堆积了大量的数据,面对这些海量的数据,如何去粗取精,在原始数据中提取有价值的信息始终是困扰人们的一大难题。通过多年的探索和总结,数据挖掘(Data Mining,简称DM)概念应运而生。数据挖掘就是一个从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、原始数据中提取隐含在其中,人们所未知的,但又潜在有用的信息和知识的过程。即通过数据挖掘寻找和总结事物的规律,预测未来的趋势,为人们的正确决策提供有效的帮助。     

计算机数据挖掘技术及其应用研究

随着计算机应用的越来越广泛,无时无刻不在产生大量的数据信息,数据挖掘技术能够实现从海量数据信息中提取有价值数据。数据挖掘技术的应用需要经历翻译数据、预处理数据、数据建模3个过程,最终得到数据挖掘的结果。计算机数据挖掘方法主要有轴线型数据挖掘法、环形数据挖掘法等,在行政管理、市场以及其他方面有着广泛的应用。     

数据挖掘在河道洪水准确预测中的应用研究

研究河道洪水的准确预测问题。由于水文数据是河道过去某些较短时间段内获取的数据,不能完整包含河道特性,使得较短的水文数据中的预报因子较难提取。传统的预测方法是直接提取水文数据中的预报因子,不能保证预报因子的准确度而造成预测准确性不高。为此,提出数据挖掘技术应用在河道洪水预测中。对水文数据进行分组后根据模糊算法对数据进行优化,采用数据挖掘算法找到水文数据隐藏的深层规律,并据此提取出预报因子,避免直接从较短的水文数据中提取预报因子而不准确的问题,最终根据关联规则构建洪水预测模型,并输入预报因子和降水值完成洪水预测。实验表明,这种方法能够从较短水文数据中有效提取预报因子,准确完成河道的洪水预测。     

数据挖掘技术在商业活动中的应用

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。     

判别分析在电信客户分类中的应用

随着中国电信市场的逐渐成熟,电信行业面临着如何从以“以产品信息为中心”向“以客户为中心”转变的难题。数据挖掘能从大量数据中发现潜在和有价值的知识。从数据库中提取了相关数据,作为分析的依据,利用SPSS中的判别分析对电信数据进行挖掘,建立模型进行分析预测,对电信行业进行了客户分类和预测,使得电信商的营销决策更具有针对性,给电信商带来了更多的效益。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

神经网络在高校图书馆的应用研究

数据挖掘就是从大量不完全,同时又模糊随机的实际应用数据中,提取隐含于其中,人们事先不知道但又潜在的有用的信息的过程.现在采用数据挖掘软件(Clementine)分析研究山西大同大学煤炭工程学院图书馆的近十年的收藏书籍,从而来预测本院图书馆今后的大致书籍收藏情况.     

探寻“数据挖掘”

数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,从而利用已有数据预测未来,帮助企业赢得竞争优势。例如,利用数据挖掘可以对企业的海量数据进行客户分析,包括客户类型、各类客户的需求倾向、贷款偿还预测和客户信用政策分析、客户流失分析等;进行市场研究,     

数据仓库在商业银行中的运用

随着信息系统在社会各企业中的广泛运用,特别是在银行业,信息系统数年中收集了海量数据,且数据还正以指数级增长,在这信息化的大潮中,银行高层都希望用数据分析来了解银行的经营状况和外部环境,做出科学的决策,在现代激烈的银行业竞争中占有一席之地。本文主要对数据仓库环境的组成、维度建模做一个简要的介绍,结合银行的特定业务,对相应的业务需求介绍银行信用卡数据仓库的基本构架,同时简要论述银行信用卡数据仓库对银行信用卡业务的巨大作用。通过一个基于银行数据仓库项目的完整流程,具体地描述了数据采集,数据转换和数据加载的具体实现方法。对一个具体的业务需求的分析,设计相应的维度模型,最终完成一个客户等级MIS,并输出相应的日报表。最后简要介绍数据仓库的深层应用。     

判定树在学生成绩分析的应用

数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。其中,判定树以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的关注。本文将讨论数据挖掘中的判定树在学生成绩分析的应用。     

数据挖掘技术研究综述

随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术通过从数据库中发现知识,为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。     

数据挖掘中聚类分析的技术方法

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术，本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对这些算法性能进行比较，同时还对聚类分析在数据挖掘中的几个应用进行了阐述。     

浅析数据挖掘技术

随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。     

Selecting prospects for cross-selling financial products using multivariate credibility

Insurance policies or credit instruments are financial products that involve a long-term relationship between the customer and the company. For many companies a possible way to expand its business is to sell more products to preferred customers in its portfolio. Data on the customers’ past behaviour is stored in the company’s database and these data can be used to assess whether or not more products should be offered to a specific customer. In particular, data on past claiming history, for insurance products, or past information on defaulting, for banking products, can be useful for determining how the client is expected to behave in other financial products. This study implements a method for using historical information of each individual customer, and the portfolio as a whole, to select a target group of customers to whom it would be interesting to offer more products. This research can help to improve marketing to existing customers and to earn higher profits for the company.     

正在走向实用的数据挖掘技术

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程，并给出了在行业中实现数据挖掘的四个关键。     

正在走向实用的数据挖掘技术

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程,并给出了在行业中实现数据挖掘的四个关键。