数据挖掘技术及其在商业银行中的应用

数据挖掘是一种专业性的数据处理技术,在大数据领域的应用优势明显。商业银行经常需要处理大量的客户信息,是典型的数据量巨大的商业领域,在商业银行中应用数据挖掘技术是未来发展的必然选择。在人们对商业银行服务要求越来越高的背景下,加强数据挖掘技术的研究及在商业银行中的应用具有重要意义。     

数据挖掘技术在构建银行个人客户金融负债流失预警模型中的应用

本文以数据挖掘技术在商业银行中的应用为研究对象。介绍数据挖掘基本概念、分析流程、技术方法,数据挖掘有关算法的原理、主要方法、相关技术和工具。结合构建银行客户存款流失模型案例,详细介绍大数据挖掘步骤和相关算法应用比对,论证商业银行可结合行内积累的业务数据信息,形成内外数据合力,切实挖掘数据价值,实现以数据赋能业务发展为导向,充分发挥数字化改革的引领、撬动、赋能作用,促进“科技+金融”、“科技+数字”的融合发展,有效提升商业银行数字化作战能力。     

银行业务中数据挖掘技术的探讨

金融行业进入了“数据大集中”时代,数据库管理系统随着各企业数据量的成倍增加,已不再可能满足现代企业对数据处理基本需求,自动分析数据、自动分类数据和自动生成报表数据方法的发掘,可以从这些大量数据中自动发现和描述这些数据的趋势和标定那些异常事务。针对数据仓库和数据挖掘进技术行了分析与说明,并对照国外商业银行的发展趋势,提出了我国商业银行的发展方向。     

数据挖掘技术在零售业分析中的应用

借助于数据挖掘技术,可以从大量的、复杂的数据中提取有用的信息。本文介绍了数据挖掘的技术特点,重点讨论了关联规则在零售业数据分析中的应用。     

数据挖掘与商业决策

本文从"纸尿布与啤酒"这个小故事入手,分析了数据资源的开发利用在商业决策中的重要作用,并由此引出目前最先进的数据资源开发利用技术--数据挖掘技术.接下来较为详细地介绍了数据挖掘技术及其功能,数据挖掘技术在商业活动中的主要应用价值,以及商业活动中数据挖掘的基本流程.     

数据挖掘技术在电子政务中的应用

数据挖掘技术是一门时海量数据进行分析并得出结论的技术,目前被应用于各个领域.本文主要探讨了如何在电子政务中应用数据挖掘技术.     

数据挖掘技术在校园信息化中的应用研究

数据挖掘是数据库系统应用与发展必然提出的研究课题,是从海量数据中抽取出有价值知识的有效工具.本文就学校信息化进程中数据积累的现状,详细分析了各种数据挖掘技术在其中的应用,并给出了适用于学校的数据挖掘体系结构模型.     

数据挖掘技术在提高教学质量中的应用研究

本文论述了数据挖掘的基本知识,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的方法、数据挖掘的过程;讨论了从学院已有教学数据中通过数据挖掘技术找出可提高教学质量的几个方面.     

基于移动代理的数据挖掘在数字图书馆中的应用研究

数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战.将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求.实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘.     

浅析云模型在定性规则提取中的应用

很多应用中需要对海量信息进行数据处理、动态分析,但目前还无法从大量数据中自动提取定性规则。因此,迫切需要一种能够从海量数据中自动提取有效信息、及动态分析的方法。数据挖掘技术可以实现上述功能,但难以对海量数据空间进行有效划分。本文将云模型应用到数据挖掘领域,克服了传统数据挖掘方法在数据空间划分上的不足,提出一种二维尺度云变换方法,有效地实现了定性规则提取。     

利用数据信息情报提高内资商业银行经营管理水平

为适应改革与发展的迫切需要，内资商业银行应从数据集中入手，通过加大科技投入，强化科技作用，运用IT技术，对银行当时的业务模式、营销模式和管理模式进行深层次的改革和整合，打造基于数据资源银行集中、客户信息银行集中、管理信息银行集中、业务流程银行集中、授权管理银行集中的现代商业银行管理平台，使银行成本管理、业务管理。风险管理能力迈上全新台阶，最终实现利用数据信息情报提高内资商业银行经营管理水平。     

数据仓库对商业银行CRM的支持研究

商业银行是数据密集型企业,每天都会产生巨大的业务数据,需将业务数据整理成有价值的信息并对这些信息进行综合处理分析。随着商业银行经营战略的变革、信息技术的快速发展,商业银行信息化已经进入一个崭新的时代,数据仓库技术已经成为商业银行业务分析和营销决策不可缺少的重要工具之一,是商业银行构建CRM的基础。     

数据挖掘系统的构建及时序分析算法在话务网络管理中的应用

本文以话务网络管理系统的数据仓库及数据挖掘相关技术为研究背景,构建了移动通信话务网管数据挖掘系统,探讨了系统实施过程中所使用的关键技术和算法,重点介绍时序分析算法并应用于话务网络管理。     

数据挖掘在房屋维修基金管理服务中的应用研究

将数据挖掘技术应用于房屋维修基金管理系统中,利用挖掘得到的关联规则为城市公共设施管理提供支持。数据预处理关系到基金缴交数据的挖掘质量,为此本文针对数据缺失等存在的问题,进行了数据补整,并给予算法实现。     

基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析

本文介绍了数据挖掘技术、挖掘过程和数据挖掘体系结构,针对我馆信息管理系统中书目、读者和借阅信息、OPAC检索记录以及WEB问卷调查数据,分析如何应用数据挖掘技术发现读者利用及需求的规律和模式,并探讨了读者利用挖掘在图书馆服务和管理上的应用。     

基于无缝运输信息网格的并行数据挖掘

铁路运输、公路运输、水路运输和航空运输等系统中积累了大量的原始数据信息,为了有效地从这些异地的海量数据信息中抽取知识给无缝运输管理者提供决策支持,结合网格技术和数据挖掘技术提出了一个基于无缝运输信息网格（STIG）的并行数据挖掘方案。该方案的架构包括四层：用户层、挖掘任务分析和管理层、计算层、数据层。该方案的实现主要涉及数据挖掘算法服务的发现、数据分配和大数据源的分布式处理等技术。     

数据挖掘在知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分。本文从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,在此基础上,对数据挖掘技术在知识管理中的应用作了深入的论述。     

基于数据挖掘的企业危机管理过程研究

文章叙述了企业危机管理概念和数据挖掘的内涵,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,通过设计企业危机管理全过程分析图,将企业危机管理过程分为预防、识别、处理和评估四个环节,在此基础上,分别论述了在危机管理的过程中,在每一个环节,企业如何进行数据挖掘,使危机得到妥善解决和有效管理。     

数据挖掘在高校教务管理中的应用

本文讨论了数据挖掘为高校教务管理带来的优势,提出了在数据挖掘思想指导下建立教务管理信息系统的思路,从而实现个性化人才培养,向决策者提供信息支持,推动学校教学改革和建设的全面发展。     

基于项目过程管理的数据仓库分析与建立

随着科学技术的飞速发展,科技评估已成为现代科技管理的必要手段和决策的重要依据,在现代科技项目管理中发挥越来重要的作用。通过分析反映项目执行过程实时运行数据和历史数据的数据模型和数据存储,将数据仓库理论和数据挖掘技术应用于科技项目评估,使隐含在项目计划执行过程数据中的一些特性可以被及时发现,从而对项目计划顺利执行和达到预期目标提供有强力的支持。