数据挖掘技术在商业银行内部审计中的应用研究

数据挖掘技术就是要从数据中挖掘出靠直觉或经验不能发现的信息或知识的过程。在商业银行业务电子化、虚拟化,数据海量化的背景下,在商业银行内部审计计划、准备、实施和报告等阶段应用数据挖掘技术,可促进审计资源的优化和降低审计风险;数据挖掘技术应用于内部审计,主要通过聚类分析、决策分类、关联规则、孤立点检测等方法判断总体风险、精准抽样和发现问题。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

数据挖掘在信用卡客户精准营销中的应用

随着大数据时代的到来和计算机技术和互联网技术的不断发展,商业银行如何在竞争中获胜,取决于能否在庞大的客户数据中挖掘出可创造高利润值的优质客户。本文基于对数据挖掘在商业银行信用卡客户的应用研究进行了探讨。首先,对数据挖掘在商业银行信用卡业务中的相关概念、特征与具体过程进行研究。其次,就我国目前的商业银行的实际情况,对信用卡客户的数据挖掘提出了几条应注意的事项。最后,提出了数据挖掘技术可望为银行带来丰厚回报。     

大数据思维与数据挖掘能力正成为大型商业银行的核心竞争力

大数据能力特有的性质,使其正在成为大型银行真正的核心竞争力.银行大数据能力表现在多方面,但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的.数据挖掘对银行竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、风险管理、流程优化、网点选址和人力资源管理等方面.大数据价值的实现,关键在于挖掘分析能力.数据挖掘可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化.银行数据挖掘能力建设的关键是行动,行动中需要考虑许多因素,包括挖掘分析工具和方法、数据获取和管控、业务流程、计算方法、激励措施、员工技能、企业文化以及管理层的支持等.     

数据挖掘在CRM方面的应用研究

现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理（CRM）领域,以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义,论述了了数据挖掘在CRM中的应用和具体的客户分析方法,为企业的经营管理和营销策略提供了帮助。     

数据挖掘是商业银行信息技术工作的新亮点

近年来,随着电子商务在银行业的广泛应用,大量的信息和数据迎面而来,各家商业银行的信息系统存储着大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为企业创造更多潜在的利润.但是这些数据本身不是为了分析目的而产生的,而是由商业运作而产生,虽然数据量非常大,但对于分析而言这些数据难以直接反映出有价值的信息,因此需要对这些数据进行深层分析,提取出有利于商业运作、提高竞争力的信息.随着数据仓库和数据挖掘技术的出现,使有效管理和使用这些数据成为可能.     

浅析数据挖掘技术

数据挖掘技术作为一个新兴的技术在许多领域都取得了成功的应用。其目的是在大量数据中进行模式识别。提取有用的知识。本文阐述了数据挖掘技术的概念、过程、技术和方法，对数据挖掘技术的应用现状作了简要分析。     

数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用

住房公积金管理信息系统中保留着十多年的庞大数据,数据挖掘技术在住房公积金系统中的应用就是为政府和其他相关部门从住房公积金行业积累的大量数据信息中,通过知识发现技术,发掘有兴趣的模式或知识,来满足管理中心、财政部门及监管部门的应用要求,满足群众日常查询需要.本文就数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用进行了探讨.     

加强数据信息应用 提升智慧管理水平

当下,数据信息正在呈几何级数增长,如何收集、管理和分析数据信息日渐成为商业银行信息应用的重中之重;以数据挖掘为基础的高级数据分析,将促进商业银行数据信息创新工作进一步提升,从数据到信息不断转化、从信息到管理不断跨越。通过建立数据信息决策支持系统,逐步实现商业银行信息系统智能化和决策精准化。商业银行数据信息改革,就是要通过数据管理、信息服务的应用与创新,建立起商业银行业务经营与管理决策服务平台,是业务判断、客户营销、风险管理精细化发展的要求;让数据说话,真正成为商业银行经营决策的重要支撑。     

综合业务系统数据管理

数据是商业银行经营管理的基础，所有存放在银行数据库中的客户信息都是银行的宝贵财富，每一条数据都记录着客户使用金融产品的信息。数据管理就是商业银行利用先进的数据仓库技术、商业智能技术、内容管理系统、知识管理系统等，对业务和数据进行规范管理、系统分析、精确统计，为决策者及时提供经营管理信息的     

BI:让信息转化为竞争力

目前各商业银行都有自己数据庞大的业务系统，如何从这些数据中分析、挖掘出对银行业务、客户关系管理及决策有用的信息，成为解决“无差别对待”等弊端所面临的问题。以数据仓库技术为基础的商业智能(Business Intelligence，BI)正是解决之道。分析和将数据转换成有用知识的能力就是商业智能(BI)的全部内涵。     

数据挖掘的实施流程

数据挖掘在商业银行的应用实际．上早已存在,商业银行在经营管理的过程中所使用到的资产负债表、现金流量表、利率风险分析报表等都体现了数据挖掘的思想,其实质就是从大量的账务数据中获取整体营运情况的信息及其趋势用于决策。有效地利用海量数据进行数据挖掘,形成科学的、完备的数据挖掘体系,既是商业银行自身发展的必然要求,也是发展过程中所遇到的机遇和挑战。     

基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究

在当今信息爆炸的时代,如何从浩瀚的数据中挖掘出有价值的信息已成为人们越来越关注的焦点。数据挖掘技术通过建立分析模型以便发掘知识,而数据仓库则提供用以支持数据挖掘的、集中化的、高品质的数据来源。这一技术已经在零售、银行和电信等行业得到广泛应用,并为企业发展创造价值。     

阿里金融的数据渗透对商业银行数据挖掘与运用的启示

互联网金融的迅速崛起基于海量数据积累和数据运用的深度渗透。本文在分析阿里金融运用互联网数据构建网络金融生态环境和商业银行数据挖掘运用不足的基础上,提出商业银行要探索打通银行与客户核心业务数据的直联通道,尝试在常规企业财务报表体系之外,另辟蹊径,取得能够真实反映企业经营状况的数据资料,着力构建基于互联网生态需求和个性化管理需求的数据存储和处理平台。     

数据挖掘技术及其在金融领域的应用

数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现和提取有趣知识的过程。它把人们对数据的应用从简单查询提升到挖掘知识、提供决策支持的层次。风险管理是每一个金融机构的重要工作，利用数据挖掘技术可以很好地降低金融机构存在的风险。     

浅析数据挖掘技术在现代物流管理中的应用

数据挖掘技术就是利用机器学习统计数学和可视化技术,挖掘蕴藏在海量数据中大量未知的、有价值的信息,为企业物流管理提供各种决策信息.基于数据挖掘的现代物流管理信息系统的关键技术主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、数据分析工具等.数据挖掘技术将成为深化物流信息管理的最有效方法,在解决选址、仓储和配送等基础物流问题方面可以发挥出很大的作用.沃尔玛公司就是一个成功应用数据挖掘技术的例证.     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

数据挖掘技术是针对现代数据管理活动中存在的数量基数大、构成复杂和数据缺失现象严重等客观问题而研发的一种高效的数据深度加工技术,其应用于经济统计中有利于企业等确立正确的经济发展目标,获得更大的经济效益,因此进一步加强对其的研究非常有必要。基于此本文分析了数据挖掘技术在经济统计中的应用。     

数据挖掘在生产物流过程中的应用研究

近年来,信息化物流网络体系的应用使得数据规模不断扩大,产生巨大的数据流。企业生产物流中,与物流相关的数据极其巨大,很容易造成数据混乱。决策管理人员在日常管理业务中收集并存储了大量的数据,但却很难掌握到所希望得到的信息。如何对这些数据进行高效的收集和及时决策,成为了企业发展所必须要解决的问题。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对生产物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本,增加收益。文章通过在分析数据挖掘和生产物流的发展现状的基础上,通过对数据挖掘在生产物流中的应用研究,分析数据挖掘技术应用在生产物流过程中将会产生的作用。进而得出了在生产物流过程中应用数据挖掘技术,将会大大提高生产物流的管理水平的结论。     

Web数据挖掘技术在农行经营门户网站的应用

金融数据快速增长，如果缺乏强有力的挖掘工具，人们将逐渐陷入“数据丰富，知识贫乏”的困境。数据挖掘技术的价值与优势在高速运转的金融业务信息化领域得到充分展现。本栏目以数据挖掘技术在银行业的实际应用为出发点，节选其在银行门户网站经营、稽核系统推广、银行卡目标客户群体分析等方面的应用，以飨读者。     

商务智能在商业银行的应用

商务智能，即BI(Business Intelligence)，是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它起源于经理信息系统(EIS)，是决策支持系统(DSS)的继承和拔高，通常被珲解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。其核心技术在于数据仓库的建立(DW)、数据挖掘(DM)和在线分析处理(OLAP)三个部分。