数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习。通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。     

基于聚类的个人信用评分模型研究

信用卡公司是一个服务性的金融企业,如何提高在服务过程中的服务质量,改进服务方法,使公司的决策更为准确及时,是信用卡公司追求的一个目标。本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用,对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点,建立了一种决策树-神经网络个人信用评分模型,并针对该模型提出了一种近邻聚类算法,该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。     

数据挖掘在供应商评估体系中的应用

数据挖掘是在海量原始数据中发现人们感兴趣的模式的过程，涉及了众多计算机技术。运用数据挖掘技术从工厂企业建立的数据仓库中发现隐藏的知识，对供应商选择和评估。首先要确定评估的指标及其权重。然后是结合制造业流程，利用数据挖掘方法将流程中的数据转化为供应商评估因子，并发现隐含的有用模式，做出预测和潜在供应商的发现，使供应商的选择更加科学合理高效。     

支持向量机在个人信用评估中的应用

个人信用评估在银行信贷业务中有着举足轻重的作用.为了提高银行对个人信用评估的准确率,将支持向量机应用到个人信用评估中,以德国信贷数据为数据集,采用网格-5折交叉验证方法获取核函数最优参数,然后选择不同的核函数及其最优参数进行训练建模,实验得出RBF核函数更适合该数据集.针对样本中数据小平衡的问题,通过改变权重的方式对不同类别设置不同的惩罚参数.实验结果表明,该方法在保证总的预测准确率较好的前提下,有效地平衡了第一类和第二类错误率,可以作为银行信贷决策的参考依据.     

数据挖掘技术在民航CRM中的应用

进行客户关系管理系统建设,是当今各大航空公司争取竞争优势的重要手段。数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章分别介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在民航CRM建设中用到的决策树方法和模糊聚类方法这两种数据挖掘方法,并作了实验分析。最后对数据挖掘技术在民航中的应用作了展望。     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展，特别是计算机技术的不断普及，使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出．数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息枝术等多学科而出现的一项新技术，且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用：因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心，每时每刻有海量数据产生于此．这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战．Web不仅由页面组成，而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录．而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息．本文就Web挖掘技术的web内容挖掘、web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨．     

数据挖掘技术在客户保持中的应用研究

客户保持是商业应用领域中的一个重要研究课题，本文提出了一种利用数据挖掘技术来对客户资料进行分析，找出目标客户群和潜在客户群以及可能判离的客户群，从而达到客户保持的目的。     

数据挖掘技术及其在零售业中应用的初步研究

本文论述了数据挖掘的概念、功能、常用算法及工作过程,同时也对数据挖掘在零售业中的应用做了较为详尽的阐述,并举一具体实例来说明怎样在零售业中实现数据挖掘。本文旨在对数据挖掘技术及其在零售业中的应用有一个清晰的描述,加深人们对它的了解和认识。     

数据挖掘技术在企业培训质量评估中的应用

通过对数据挖掘决策树算法的研究,应用Microsoft SQLServer2000 Analysis Services完成培训质量评估数据的分析,发现了影响培训质量的关键因素,为培训策划及实施管理提供了依据,有利于提高培训质量。     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展,特别是计算机技术的不断普及,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息技术等多学科而出现的一项新技术,且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用。因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心,每时每刻有海量数据产生于此,这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战。Web不仅由页面组成,而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录,而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用Web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息,本文就Web挖掘技术的Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨。     

数据挖掘技术在制药行业中的应用

本文主要介绍了数据挖掘的概念及其在医药行业中的应用。文章分为制药企业CRM、药品不良反应、药物研发、医院用药系统及中药的发现几个方面,论述了数据挖掘技术在药品行业中的应用。     

电子商务中数据挖掘技术的应用研究

随着电子商务的普及和数据挖掘技术的发展,将数据挖掘技术应用到电子商务中可以解决电子商务中数据量庞大的问题,从而获得真正有价值的信息。文章简要的介绍了电子商务以及数据挖掘的概念,并针对电子商务中所使用到的分类、聚类分析、关联规则挖掘、序列模式分析等主要数据挖掘技术进行了详细的分析,这些数据挖掘技术的使用可以帮助企业节省开支,细分市场,规划网站以及制定合理的营销策略,从而促使电子商务能更好、更快的进行。     

数据挖掘技术在机械设备故障诊断中的应用

介绍了一种基于数据挖掘技术的机械设备故障诊断方法,介绍了数据挖掘技术在故障诊断中的实现步骤.以数据挖掘系统在煤矿风机监控系统中的应用为例,建立了数据挖掘模型,详细论述了关联规则方法的挖掘过程,对挖掘结果进行了分析,表明此方法可以很好的对设备故障进行预警.     

数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

介绍了-个应用数据挖掘技术开发的信用卡分析平台DMCA,从体系结构、功能模块、据挖掘技术的应用进行了有益的探索.     

DM技术在信用卡管理中的应用

信用卡公司是一个服务性的金融企业,如何提高在服务过程中的服务质量,改进服务方法,使公司的决策更为准确及时,是信用卡公司追求的一个目标。文章在介绍了信用卡公司对数据挖掘的用户需求之后,对该数据挖掘系统进行了分析。描述了该系统中对数据挖掘的应用方法。最后给出了该系统实施的过程。     

半结构化数据模型与面向Internet的数据挖掘技术

随着计算机技术的飞速发展,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力在逐步提高,数据库技术被应用于社会各行各业。但是,数据量的不断增加,我们越来越有一种被数据淹没的感觉。如何利用我们所面对的(特别是Internet上的)大量数据,从中发现有用的知识,使它们为企业的业务决策和战略发展服务是业界共同的课题。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中.文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法.通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰.通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM.为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据.     

数据挖掘分类算法在信用卡风险管理中的应用

对信用卡客户进行潜在风险识别对于银行的资金安全具有重要的意义。利用分类算法对客户进行分类是一种可行的解决方案。利用决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等多种成熟的分类算法对信息卡数据集进行了分析,在 Model Building Time、Overall Accuracy、TP Rate、FP Rate、Kappa statistic 和 ROC Area 六个统计量上对它们的效果进行比较。为银行在信用卡审批时,使用数据挖掘分类算法从大量客户中辨识出风险客户提供实验依据。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。