银行业中的数据挖掘技术

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。通过建立数据仓库,使用数据挖掘技术,挖掘出为银行创造利润的客户,从复杂的客户信息中建立模型,能够降低成本与风险,提高效益。     

数据挖掘技术在银行业客户关系管理中的应用

本文简要介绍数据挖掘在银行客户关系管理中的应用现状,重点论述数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用模式、基于数据挖掘技术的银行CRM系统结构原理,以及以数据挖掘为核心的银行CRM系统实施步骤。     

数据挖掘技术在金融审计中的应用

金融是现代经济的核心,金融安全是保证国家经济安全的防火墙,在金融业务电子化、虚拟化、数据海量化的背景下,金融审计依赖传统的数据库技术、审计经验和电子数据的显著特征来发现审计线索变得越来越困难。应用数据挖掘技术,可以从数据中挖掘出靠直觉或经验不能发现的信息,促进审计资源的优化、降低审计风险、发现隐蔽问题。本文在分析我国金融审计现实矛盾的基础上,梳理数据挖掘技术应用于金融审计的主要过程以及应用建议。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

传统的基于数据库的决策支持系统存在数据分散、数据不统一、数据可分析能力低等缺点。为了解决传统决策支持系统中存在的问题,本文提出了利用数据仓库技术建立决策支持系统的解决方案,并分析了基于数据仓库技术的决策支持系统的开发过程。     

数据挖掘在保险行业中的应用

随着保险业的快速发展,保险公司积累了大量的业务数据,急需一种有效的技术方法发现这些海量数据中蕴涵的潜在知识,为管理决策提供依据。数据挖掘技术是目前国际上的一个研究热点,可以实现保险业务数据的知识化。本文分析我国保险业务发展现状,介绍数据挖掘相关技术及其在保险业务中的应用。     

数据挖掘分类技术在财务管理中的应用

一、数据挖掘及分类技术的含义 数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则包含了数据库中一组对象之间的特定关系,揭示出一些有用的信息,可以为经营决策、市场策划和金融预测等方面提供依据。而数据分类是基于数据挖掘的一种有监督的分类学习方法,     

数据挖掘技术在财务风险分析中的应用

随着信息技术的发展,企业如何在大量的信息中挖掘出有用的信息,对企业财务风险进行有效的分析和防范,成为企业迫切需要解决的问题。将数据挖掘运用到财务风险的分析中,就能在数据量庞大的财务数据中,对数据进行筛选,提取出有价值的数据,使企业提高财务活动的自觉性,减少盲目性。     

数据挖掘技术在旅游业中的应用——以黄山市为例

介绍数据挖掘技术在旅游业中可以发现的知识类型。利用时间序列方法预测黄山风景区2005年的游客人数和营业收入;利用关联规则挖掘出一些景点的关联度。详细介绍利用系统聚类中的最短距离法,结合spss13.0软件包,对近些年来黄山市入境旅游数据挖掘,分析修正我国旅游统计中入境游客的原有分类方法,提出适合黄山市实际的分类方法,获取更多有价值的旅游信息。     

数据挖掘技术在财产保险行业非现场内部审计中的应用

本文浅析数据挖掘技术在财产保险行业非现场内部审计上的应用。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

我国加入WTO之后，银行业即将面临激烈竞争，加快客户关系管理CRM的建设势在必行。另一方面，银行利用数据挖掘技术加强客户关系管理又具有很大的优势。本从数据挖掘入手，主要研究如何在银行客户关系管理中利用数据挖掘技术，识别重点客户，为客户提供更好的服务，如何进行风险预警。     

数据挖掘在江西钨产业技术预见领域的应用

江西省要成为经济大省和经济强省,就要从本省的实际情况出发,优先发展以钨产业为代表的优势产业,需要重视技术预见的作用和关键技术选择的研究,选择适合本省发展的技术发展路径。本文以江西钨产业为研究对象,利用Web数据挖掘手段,充分收集相关数据,并制定算法步骤,为钨产业进行技术预见做好相关准备工作。     

RARPC模型在我国银行业激烈竞争中的应用

风险管理的理念和技术在20世纪七十年代以后，由于世界经济一体化而带来了金融全球一体化，金融产品创新加快，IT技术的进步更加速了这一趋势，银行风险也在不断聚集和暴露，在经过了数次银行破产潮和一些灾难性的事件后，西方商业银行逐步研究和使用一套现代风险管理工具，尤其是在核心的风险量化和资本匹配方面，发展了以违约率和违约损失率为基础的风险调整后资本回报率（RAROC）和风险值（VAR）测量技术，其科学和有效性得到了广泛的实证。     

战略调整在银行业经营中的具体运用

经营战略有多种,如市场渗透、市场开发、产品开发、创新、横向、纵向一体化、合资经营、集成型多样化经营、转让归并等,本文将介绍美国、香港银行业近期经营战略的调整状况以及国内全能型银行的发展趋势,以观察企业经营战略在银行业的具体运用和意义。 市场开发香港银行业着力发展网上商贸利用现代科技,顺应市场需求,对已有产品进行调整和改革,以进一步开发市场,这是企业的一种基本经营战略,香港银行业着力发展网上业务,便是这一经营战略的具体运用：互联网的发展正促使香港银行业的经营模式发生巨大的变革。近年来,香港各银行纷…     

应用数据挖掘技术 提升财务分析质量

随着信息技术的迅猛发展，各行各业都构建了数以亿计的数据库，力求实现数据的录入、查询、统计等各项功能，以促进工作效率的极大提高。但是，面对大量的数据，如果没有相应的技术手段，就不能分析数据中存在的关系和规则，也不能根据现有的数据预测未来的走势，从而做出正确的决策，这样就可能陷入“数据爆炸”的困惑。为此，数据挖掘技术就应运而生。数据挖掘技术指从不确定的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐古在其中的、事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。它被应用于众多领域，其中利用数据挖掘技术对公司财务状况分析是常见的，同时也是非常重要的方面。     

数据仓库技术在粮食流通中的应用

重点分析了数据仓库体系结构，提出了构建数据仓库的基本思路方法。指出粮食流通企业应用数据仓库技术，建立决策支持系统，科学决策，提高企业竞争能力。     

浅谈金融行业中的数据挖掘

数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用前景。本文比较详尽地概论总结数据挖掘的概念、方法及应用,并且分析、归纳数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。     

应用数据挖掘技术提升财务分析质量

随着信息技术的迅猛发展,各行各业都构建了数以亿计的数据库,力求实现数据的录入、查询、统计等各项功能,以促进工作效率的极大提高.     

RAROC模型在我国银行业激烈竞争中的应用

风险管理的理念和技术在20世纪七十年代以后,由于世界经济一体化而带来了金融全球一体化,金融产品创新加快,IT技术的进步更加速了这一趋势,银行风险也在不断聚集和暴露,在经过了数次银行破产潮和一些灾难性的事件后,西方商业银行逐步研究和使用一套现代风险管理工具,尤其是在核心的风险量化和资本匹配方面,发展了以违约率和违约损失率为基础的风险调整后资本回报率(RAROC)和风险值(VAR)测量技术,其科学和有效性得到了广泛的实证.     

基于数据挖掘技术的公共工程决策研究

传统公共工程决策是一种以决策者和参与人员的经验为导向的决策行为,正确与否很大程度上取决于参与人员的知识水平、背景、经验以及偏好。本文通过分析我国公共工程决策中存在的问题,针对工程决策中科学性和有效性等方面存在的固有不足,提出一种将数据挖掘技术和基于案例推理工具进行结合的新机制,并着重介绍这种新机制的设计及实现。该系统能够搜集、整理、分析、处理并预测所要处理的或有价值的信息,减少人的非理性因素的干扰,从而提高信息的共享和透明度,改善公共工程决策的质量。