首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
吕梁  金淳 《海南金融》2013,(1):86-88
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。  相似文献   

3.
徐菡 《中国外资》2013,(20):293-294
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
黄志凌 《征信》2016,(6):1-7
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.  相似文献   

6.
刘争 《金卡工程》2010,14(9):263-263
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。  相似文献   

7.
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.  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
浅析数据挖掘技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

10.
黄霞 《现代金融》2013,(12):39-40
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。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号