数据挖掘中的数据质量检验

数据质量检验是数据挖掘过程中的重要环节，是数据预处理工作的基础。长期以来，国内IT系统在运行过程中对于数据质量缺乏关注，数据质量低。很多项目由于开始未经过周密的数据质量检验，导致通过数据挖掘建立的模型有偏差，甚至结果完全错误。数据质量问题已严重影响到数据挖掘技术的应用，成为数据挖掘项目成败的关键因素。     

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用

数据挖掘是一项新兴的技术研究领域,在金融行业有着较为广泛的应用.本文介绍了数据挖掘的概念、主要功能、实施步骤、在国外银行业中的应用;将数据挖掘技术引入到银行监管领域,结合实例进行分析,对数据可视化查询进行初步探索;并对数据挖掘技术在银行监管的应用做了展望.     

信用评分模型开发中的抽样技术

信用评分是运用数据挖掘技术对已知客户的信息进行分析，建立能预测未来客户信用表现的模型。数据准备是评分模型开发过程中非常重要的步骤，数据质量的好坏直接决定了模型的成败。由于银行内部的数据量非常庞大，为了使分析更加有效率，需要对数据进行抽样。因此，如何进行抽样，如何保证样本能够充分代表总体就非常重要。根据信用评分模型的开发经验以及数据挖掘中的抽样理论，现提出如下建立评分模型时应用的抽样技术以及注意事项。     

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。     

金融企业数据挖掘技术应用之探索

本文对信息化时代数据瘁技术在发展中面临的问题进行了描述,提出数据挖掘技术的产生是科学技术发展过程中的必然现象.本文通过比较的方式对数据挖掘技术的属性进行了描述,并对数据挖掘技术的功能进行了阐述.最后,文章结合金融电子化发展的现状以反金融业务的特点,讨论了数据挖掘技术在金融领域的应用的可能性,分析了数据挖掘技术在金融领域发展的前景,提出了推进数据挖掘技术在金融领域的应用,可以保持金融业的长期可持续发展的观点.     

数据挖掘技术的应用

数据挖掘的应用方向从客户关系管理、营销业入手，分析数据挖掘技术在其中的应用，以及实施前需考虑的问题和前景展望。     

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。     

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用及实例分析

信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘（Data mining）技术在信用长业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。     

数据挖掘：应用与技术

数据挖掘是什么？数据挖掘能给银行带来什么？数据挖掘怎么实施？编者选编的此组文章，试图从多个角度介绍数据挖掘的理论、主要技术、发展趋势，以及在银行业的实际应用。     

数据挖掘中的数据质量检验

数据质量检验是数据挖掘过程中的重要环节,是数据预处理工作的基础。长期以来,国内IT系统在运行过程中对于数据质量缺乏关注,数据质量低。很多项目由于开始未经过周密的数据质量检验,导致通过数据挖掘建立的模型有偏差,甚至结果完全错误。数据质量问题已严重影响到数据挖掘技术的应用,成为数据挖掘项目成败的关键因素。     

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。     

数据挖掘在信用卡经营管理中的实际应用

数据挖掘是20世纪末期诞生的信息处理技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，抽取隐含在其中的有用信息的方法和过程，其最终目的是发现和推导出有价值的信息，包括概念、规则、模式和模型等，为管理和决策提供参考和支持。目前，数据挖掘技术在很多领域中得到了很好的应用。[第一段]     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末，金融、保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末，随着客户关系管理的兴起，数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代，对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例，与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

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。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务中的海量Web数据对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响。数据挖掘技术作为一种先进的数据信息处理技术,在各类电商领域的应用受到了广泛的关注。本文浅析了数据挖掘技术优势,并深入探讨了其在电子商务各个领域的应用。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

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。     

数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

随着信用卡业务的发展，银行积累了大量客户交易数据，如何利用客户的特征数据和交易数据，获得客户的行为模式，从而更好地为客户服务、提高效益，是信用卡管理中迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用较好地解决了这个问题。     

数据挖掘技术在信用卡营销中的应用

在抢占信用卡市场的过程中,独特、先进并且不断创新的信用卡营销手段是在竞争中取胜的关键.目前,应用于信用卡营销中的技术手段包括数据库营销,以及利用最新引入营销领域的数据挖掘技术营销.本文通过建立基于数据挖掘技术的信用卡营销响应度模型,对数据挖掘技术在我国商业银行信用卡发卡环节应用的具体方案进行了研究.