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。     

数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析

我国银行的信息化可以大致划分为3个阶段：业务自动化、数据集中化、管理信息化。以工、农、中、建、交为代表的综合性大型商业银行都已陆续完成了第二阶段的转变——数据集中。如何运用银行在历年经营中积累的海量数据,利用信息技术的发展,将数据转变为信息,进而发觉其中存在的商业价值,是各大银行信息化第三阶段转变的关键。数据仓库、OLAP和数据挖掘等信息技术经历了数年的应用与发展,不断趋于成熟和完善,它们为银行的信息化管理提供了可靠的技术支撑平台。     

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。     

数据挖掘及其在商业银行中的应用

本文对数据挖掘的基本原理作了阐述,分析了数据挖掘的流程及主要功能,介绍了数据挖掘工具的算法和特点,并结合具体实例说明了数据挖掘在商业银行的应用。     

中小商业银行数据仓库实施之道和应用价值

银行数据仓库的构建和业务管理能力的提升是一项长期和复杂的系统性工程。在实践中,中小商业银行须结合自身特点,选择成本可控的实施方案及技术架构,结合业务需求进行分阶段开发,重视数据管控工作,培养本行专家团队,掌握核心技术,从而实现稳健和持续地提升各项业务管理能力的目标,推动业务发展,提升整体服务水平。     

数据挖掘在我国商业银行信用卡业务中的优势分析

数据挖掘作为一项新的商业信息处理技术,在我国的商业银行信用卡业务中有着很大的应用价值。本文从数据挖掘的含义出发,探讨了数据挖掘分析方法及实施步骤,在此基础上,对其在信用卡业务中的应用优势进行了分析。     

数据挖掘在我国商业银行信用卡业务中的优势分析

数据挖掘作为一项新的商业信息处理技术,在我国的商业银行信用卡业务中有着很大的应用价值。本文从数据挖掘的含义出发,探讨了数据挖掘分析方法及实施步骤,在此基础上,对其在信用卡业务中的应用优势进行了分析。     

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.     

数据挖掘技术在商业银行中的应用研究

随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成，各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识“提高企业决策质量和市场竞争力，数据挖掘技术的出现使企业“数据变知识“成为可能。本主要结合商业银行的实际，探讨了数据挖掘技术在其客户关系管理、信用管理、风险管理等方面的应用。     

数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析

为了从丰富的数据中提取所需的信息,数据仓库、OLAP和数据挖掘应运而生。本文介绍了这三种技术的基本概念,分析了OLAP和数据挖掘的关系以及它们与数据仓库之间的关系,并介绍了在实际应用中三者是如何融合为一体来辅助决策的。     

建立我国银行业数据仓库的构想

人类进入信息社会以后，随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高，银行间的竞争越来越激烈，银行在经营过程中积累的信息也在以几何级数飙升。如何科学地加工利用这些浩瀚如海的“天量”级信息，支持自身的经营决策，防范金融风险，在激烈的竞争中取得优势，已成为商业银行当前必须认真思考的问题。数据仓库的出现为我们提供了理想的解决方案。     

数据仓库技术在商业银行的实施探讨

如何解决银行现役面向应用的各种联机业务处理系统(OLTP)日秘月累的海量数据的信息高熵问题,以充分利用银行宝贵的信息资源,为银行各级管理决策人员提供有阶值的信息,已成为大家日益关注的问题。数据仓库(Data warehouse,DW)技术是近几年来出现并发展迅猛的IT 产业技术,是当今信息管理部的主流趋。     

我国商业银行数据仓库建设和使用过程中存在的问题和对策

本文介绍了数据仓库和数据挖掘的概念,论述了数据仓库建设在商业银行经营管理中的重要作用,分析了我国商业银行在数据仓库建设方面存在的问题,结合实际提出了解决问题的对策。     

浅谈数据仓库技术在农发行的应用构想

一、建立数据仓库的意义 近年来，在计算机方面，涌现出数据挖掘、统计分析、联机数据分析、联机数据挖掘等数据分析的支持技术，其中，数据仓库技术扮演了举足轻重的角色。     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。     

数据仓库技术在商业银行中的应用与发展趋势

我国银行业信息化建设从电子化起步,主要经历了自动化和网络化两个阶段,在经历了单机批处理、联机实时处理、联机网络处理等阶段后,于20世纪90年代进入数据集中、系统整合和创新阶段。经过多年发展,我国绝大多数商业银行已建立了一批较为先进的业务处理和办公自动化系统,实现了业务处理和运营、管理流程的电子化,     

数据仓库技术在银行风险与资产质量管理中的解决方案

数据仓库技术应用于商业银行风险管理和辅助决策是目前商业银行急需解决的重要问题。银行风险主要包括授信权限信用风险、汇率敏感度、流动资金风险、不良贷款、信用组合风险分析和安全性分析。数据仓库不仅对银行传统的额度进行监控,更重要的是可帮助银行做基于巴塞尔协议的压     

数据仓库在银行业中的应用

我国银行业计算机应用经过20余年的发展，已从单机网点发展到综合业务联网平台，但在信息化建设方面也存住一些问题。具体体现如下：（1）在线交易系统中大量的务数据需要加工、整理、分析和汇总方可成为分析决策的有用信息。（2）现有管理系统只针对特定业务开发，不能满足高层次的数据分析要求。（3）数据来源于不同业务处理系统，数据格式不统一。     

数据仓库在商业银行关联交易管理中的应用

编者按：由于特殊的国情和经济发展历程,我国上市商业银行存在先天的公司治理结构问题,加之关联交易管理本身的特点,上市商业银行在关联交易管理方面面临着极大的困难。为解决管理工作中遇到的制度执行和统计披露等问题,本文研究了商业银行的数据仓库建设问题,认为应当引入数据挖掘方法,自动化处理关联交易相关信息。保障公司利益和股东权益,保证披露信息质量。维护上市公司声誉。