数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性.     

建立学分银行的理论基础研究

本文从建设开放大学和构建学习型社会入手,结合国内外学分银行的有益经验,在分析了辽宁电大现阶段实际情况的基础上,对建立学分银行的理论依据进行了细致的研究。研究主要涉及学分银行的机构、职能、运作模式等几个方面进行。通过研究,总结了建立学分银行的理论依据,分析了建立学分银行对建立开放大学和构建终身学习体系的意义。为建立学分银行的实践阶段提供了有力的理论依据和参考方案。     

数据仓库在对公信贷方面的应用

对公信贷是我国银行最为重要和最为核心的内容,然而在这方面长期存在着财务报表弄虚作假的现象。从最简单的方面分析如何利用数据仓库对财务报表进行筛选,去伪存真,去劣取优,优化银行对公信贷的质量,减少不良贷款率。     

国外银行的数据仓库迁移策略

介绍了数据仓库在银行业的应用现状和发展趋势,具体分析了国外银行数据仓库迁移过程中的策略规划和操作办法,并总结了迁移过程中可能产生的失败原因,为今后我国进行数据仓库迁移活动提供相应的借鉴。     

浅谈数据挖掘与数据仓库

数据挖掘和数据仓库,两者是相辅相成,融合与互动发展的。在金融行业引入数据仓库、数据挖掘技术,能使银行的信息技术应用从业务操作层提升到管理决策层,使其内部管理和流程优化。     

一种基于ITIL的商业银行IT运维管理系统设计方法

结合ITIL管理和服务基本概念,介绍了一种新的商业银行IT运维管理系统的设计方法。该方法融合了问题管理、资产管理、变更管理和服务水平协议管理几大方面,改进银行内部支持运作效率,降低银行IT运营成本。     

基于IEC标准的电力数据仓库数据建模研究

传统的电力企业数据仓库的数据建模技术因没有统一的标准，造戍数据仓库中信息不一致，也影响了其信息的完备性，使数据仓库无法充分利用正在运行的计算机信息系统中的数据进行灵活、及时的数据分析。文章主要研究基于IEC-61970标；隹电力企业数据仓库数据建模技术，并使用这些技术解决电力企业数据仓库建设中数据集成的标准化问题，使电力企业数据仓库中的信息更加完备。     

数据仓库技术在图书馆数字化中的应用研究

章介绍了数据仓库及数据仓库系统的有关概念，探讨了数据仓库技术在图书馆的决策支持、提高服务质量和数字图书馆建设中的应用问题，分析了建设数据仓库所需要的需求推动力、认识基础、数据基础和人才基础，提出了图书馆实现数据仓库的策略和数据仓库系统开发的方法。     

数据仓库技术在企业中的应用

介绍了数据仓库技术的有关知识,着重分析了数据仓库技术在国内电信、证券、航空等数据密集型企业中的应用情况及解决思路,介绍了几种著名的数据仓库解决方案。     

教育领域数据仓库的构建

在介绍数据仓库技术的定义及其特点的基础上,详细研究数据仓库技术在教育领域中的模式、设计,并对构建教育领域数据仓库的几个关键技术问题进行分析,最终建成一个适合当前我国教育的数据仓库.     

自学考试转型与学分银行制度的本土探索

随着《教育规划纲要》的颁布实施,学分银行制度的研究和探索受到越来越多的社会关注。本文首先结合国际经验对学分银行的概念及内涵进行了阐述,接着重点分析了自学考试制度在学习成果国家认证方面的本土实践探索,最后对建设我国继续教育学分银行提出了几点意见和建议。     

数据挖掘技术在电子政务中应用

1数据挖掘技术介绍数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策。何谓数据仓库,数据仓库概念始于20世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻认识和不断完善,在总结、丰富、集中多种企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部分分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。数据仓库的特征主要有4个方面:数据仓库是面向主题的、所包含的数据是集成的、其数据是不可更新的及数据仓库是随时间...     

数据仓库中数据存储与访问的实现

从分析国内外的数据仓库应用现状入手,指出银行在应用数据仓库过程中存在的存储效率低,访问权限难以控制等问题。然后基于对数据存储的分类,提出关系数据库和多维数据库混合存储的方法,测试表明该系统达到节省存储空间和提高访问速度的效果。     

数据仓库技术特点及相关问题讨论

本文对数据仓库技术的内涵和体系结构进行介绍 ,并探讨了数据仓库与传统数据库的区别 ,对基于数据仓库数据挖掘的特点及建立数据仓库中的一些问题也进行了讨论     

数据仓库技术在商业银行中的应用

提出了利用数据仓库技术整合商业银行历史数据.在对我国商业银行应用需求和信息系统现状进行了详细分析的基础上提出了商业银行数据仓库的整体构架,并对其逻辑设计、数据抽取与转换、数据输出进行了探讨.结果表明,数据仓库建设完成后,为商业银行的决策提供了良好的支持.     

基于数据仓库的银行监管报表系统研究

为适合新形势下金融监管工作的要求,解决大数据、高并发、低时延情况下监管报表的填报、加工、展现等问题,构建了基于数据仓库的银行监管报表系统,提出了特色的报表数据建模方式,进一步探讨了智能化公式解析引擎、主从式报表填报、动态化作业调度等技术。实验结果表明,该方案具有很好的应用效果。     

中小工业企业融资状况调查与思考

随着经济全球化进程的加快,中小工业企业的发展面临着诸多挑战,其中资金问题是其发展的主要“瓶颈”。以平顶山市为个例的调查显示,中小工业企业融资渠道单一,获取银行信贷难度大,资金普遍紧张。中小企业贷款难,除了受国家信贷政策影响外,企业方面的原因主要表现为担保难、抵押难,资信状况较差;银行方面的原因表现为基层银行授权有限,手续繁琐,融资成本高、风险大。为此,政府要做好协调工作,发挥中小工业企业和银行间的桥梁作用;银行应加强制度建设,提高自身服务质量,加大对中小企业的支持力度;中小工业企业也应加强自身建设。     

数据仓库技术在企业中的应用

介绍了数据仓库技术的有关知识，着重分析了数据仓库技术在国内电信、证券、航空等数据密集型企业中的应用情况及解决思路，介绍了几种名的数据仓库解决方案。     

基于数据半衰期的数据仓库分级存储研究

在大数据时代,数据高速增长,对数据仓库管理方法和技术提出了全新挑战,为实现仓储资源优化配置,提高资源使用效率,首次把数据半衰期运用于数据仓库分级存储。传统固定阈值转存策略存在存储资源配置不合理的问题,利用半衰期分级存储策略,对每个数据对象进行计算分析后转存,采用MPP数据仓库和Hadoop构建混合数据仓库存储架构,解决了大数据背景下的数据存储与分析,实现了数据仓库管理方法和数据存储架构的创新。实际验证发现,数据半衰期转存策略优于固定阈值转存策略,证明数据半衰期在数据仓库的管理中有显著应用价值。     

基于数据仓库的高校信息决策系统的设计研究

文章对数据仓库技术及其决策支持工具进行了详尽的讨论,重点介绍了高校数据仓库系统建设的总体结构体系、数据模型、数据集成和系统的设计与研究.