数据挖掘技术在保险领域中的应用

数据挖掘是目前人们广泛研究的数据库技术之一，它可以从大量的数据中提炼出有用的、潜在的信息，人们可利用这些信息改进工作，提高效率。本文通过对数据挖掘常用技术的介绍，并结合保险业的特点对数据挖掘技术在保险领域中的应用现状和前景进行了探讨。     

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。     

数据挖掘分类技术在信用卡系统中的应用

本介绍了在已有的信用卡数据上进行数据挖掘分类技术的应用实施，描述了数据挖掘分类技术应用实施的全部过程以及在实施过程中的技术要点，分析了目前数据挖掘技术应用的瓶颈，重点强调了数据准备阶段在数据挖掘技术项目应用中的重要性以及方法与步骤，实现了算法的应用以及结果的可视化。     

数据仓库技术在医疗保险管理中的应用研究

随着医疗保险业务处理系统的建立和运行，医疗保险信息数据量越来越大，信息数据源越来越多。管理者迫切需要根据医疗保险当前和历史数据做出判断和决策，以及时准确地把握基金运行的脉搏。数据仓库技术无疑将改变传统管理信息系统的不足。本文对数据仓库技术、OLAP和数据挖掘技术在医疗保险信息系统中决策支持的应用进行研究，设计了基于数据仓库技术的医疗保险信息系统的体系结构、技术实现、建设步骤和主要功能。     

浅析数据挖掘技术在金融系统中的应用

在网络技术和数据库技术的日益成熟的今天,金融业的发展促使金融企业内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,创造出更多潜在的利润以提高竞争力,数据挖掘概念就是从这样的商业角度提出来的。一、数据挖掘的概念随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,而这种从海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖掘。从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处…     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于数据挖掘技术的联网审计探索

联网审计是在信息化背景下产生的，是一种新的审计模式，要充分体现其优势，必须要有更科学的计算机取证技术。本文首先对数据挖掘技术在审计领域的相关文献进行综述，然后对联网审计中应用数据挖掘技术的可行性进行分析，从数据共享方面将数据挖掘技术和联网审计结合起来，构建基于数据挖掘技术的联网审计系统，将数据挖掘技术在系统中的具体应用进行探索。     

信用卡风险管理中的数据挖掘应用

数据挖掘作为一项新的信息处理技术，在商业银行信用卡风险管理中有着很大的应用价值。笔拟对信用卡风险管理若干模型中的数据挖掘应用进行具体分析。     

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.     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘技术是一种有效的信息处理方法,本文以银行业为基础,介绍了银行业客户关系管理特点,如何应用数据挖掘技术,以及数据挖掘技术在银行业的简单应用.     

基于数据挖掘技术的人民币反洗钱系统设计

国际反洗钱实践表明,数据挖掘技术在大额和可疑支付交易数据分析中具有广阔的应用前景.探讨数据挖掘技术在大额和可疑交易报告制度中应用的必要性与可行性,全面把握数据挖掘技术的各种主要算法及其在大额和可疑交易数据分析中的应用前景,针对目前我国反洗钱工作的实际,设计一套人民币大额和可疑支付交易数据挖掘系统(CRMB-LSADMS).     

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。     

商业智能在银行中的应用

商业智能，又称商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值，它之所以能粉墨登场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；