数据挖掘技术在银行业的应用

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多.激增的数据背后隐藏着许多重要信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势.缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象.正是为了解决这种状况,近年来数据挖掘技术有了长足的发展和广泛的应用.     

论数据挖掘和企业财务分析

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，管理者希望能够对其进行更高层次的分析，以便更充分地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规划，无法根据现有的数据分析结     

数据挖掘

一、数据挖掘的含义及发展 随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统在各个行业的广泛应用,积累在数据库中的数据量急剧增大,但其中可直接使用的信息量却相对较少。人们一直希望能够对隐藏在这些数据后面的信息进行高层次分析,以便更好地利用这些数据获得利于商业运作、提高企业竞争力的信息。目前的各     

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…     

银行数据挖掘与知识发现技术全景分析

数据挖掘(DM,Data Mining)与知识发现(KD,Knowledge Discovery)技术是建立数据仓库的难点和核心研究问题,它主要采用人工智能中的机器学习、知识处理、神经网络等技术和传统统计分析算法(概率、决策树等)及计算智能(模糊逻辑、遗传算法、小波与混沌理论等)方法与数据库技术相结合,专门研究如何从数据库的大量数据中发现隐藏在其中的规律,即从数据库中提取、挖掘和发现知识,搞清数据库及数据仓库中数据间的相互关联、提取有用信息、进行数据分析,为管理层提供有效的决策.     

基于数据挖掘的基层央行内审模型研究

近年来,人民银行各项业务信息化水平不断提高,推广使用了大量业务系统．积累了海量数据,但传统内部审计手段难以有效揭示海量数据背后隐藏的舞弊信息,本文将数据挖掘技术引入基层央行内部审计工作．构建基于数据挖掘的基层央行内审模型,以改进传统内部审计方法,适应信息化快速发展需求。     

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。     

数据挖掘浅析

一、引言随着计算机信息技术、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等领域。要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾,人们正面临"数据丰富而知识贫乏"的挑战。因而数据挖掘技术应运而生,得以蓬勃发展,并越来越显示出其强大的生命力。     

利用数字水印在互联网传送隐秘信息

数字水印技术是从信息隐藏技术发展而来的,是数字信号处理、图像处理、密码学应用、算法设计等学科的交叉领域,为互联网传输信息领域提供了一种非加密算法的解决方案。人们在日常工作中难免要和有业务往来的机构传送一些信息,对于一些密级较高的信息有专门的方式传输,但一些普通数据有时则直接通过互联网明文传送,其机密性则有待加强。通过简单的数字水印技术可以轻松地掩盖明文,从而达到加密效果。本文简单论述了数字水印的原理及算法,为互联网信息传送提供一种简单的非加密的信息隐藏手段。     

基于数据挖掘与知识发现的银行决策分析

正当前,数据、信息正以几何级数形式不断增长,由于传统数据库的检索查询已不能满足社会的需求,加之传统的统计分析技术落后,信息分析、发现多种模式的数据处理技术尚不成熟,其结果是在数据产生与数据理解之间出现了巨大的鸿沟。大量的数据来不及整理、分析、利用就已过时,并成为无效信息被长期积压在数据库中。随着数据库技术和计算机网络与通信技术的迅速发展,数据库的规模日益扩大,我们希望有更先进、更为有效的手段对各种数据资源进行开采,从中挖掘有用的信息和知识。银行在拥有了大量原始数据之后,如何有效地使用数据挖掘工具,利用数据分析处理技     

银行业数据仓库建设分析

传统的数据仓库技术是以单一的数据资源,即以数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作。近年来,随着数据库技术的应用和发展,人们尝试对各个来源的数据库中的数据进行整合并进行再加工,以形成一个综合的、面向分析的环境,以更好支持决策分析,从而形成了数据仓库技术。     

从基金四季报看当下投资风口

投资确实需要有章可循,但也绝非简单地按图索骥。投资者要善于发现表面现象背后所隐藏的逻辑和信息,从而对自己当下的投资起到指引作用。     

透视我国房地产行业人才流失的尴尬

我国房地产行业步入高速发展的阶段,却无法跳出人才流动率高、人才流失快的怪圈。本文以目前我国房地产行业人才管理的现状入手,找出存在的问题及其背后隐藏的原因,引入了从管理80后员工这一角度,具有针对性的提出了解决我国房地产行业人才流失的对策和建议。     

基于数据仓库的银行商业智能构建

随着计算机网络、人工智能数据库等技术的发展,一项新的信息管理技术——商业智能（BI）诞生了,它已成为当今信息管理技术的热门应用。实际上,商业智能技术是数据库与人工智能这2项计算机技术相结合的产物：利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等算法,从数据库中发现知识,理清数据库中大量数据之间的相互关联及存在规律,可供使用者有效分析和利用数据库中已存储的各种有用信息,以帮助决策者迅速做出决策,从而使银行产生巨大的经济效益。     

滨江集团:逆势上市

尽管中国的股市几乎又从终点回到了起点,但上市,仍然是房地产企业扩大资金来源的重要渠道。滨江集团的逆势上市便演绎着房地产企业和股市的不解之缘。上市虽然为滨江集团带来了财务指标的改善,但亮丽的中报数据背后所隐藏的经营风险却不容忽视。     

利用DB2 DJRA实现数据库复制

一、引言人力资源管理系统虽不是实时性系统,但人员流动及人员基本情况(如年龄、职务、职称和工作部门等)经常变化,为及时有效掌握人力资源情况,下级行须定时向上级行上报和更新数据,保持不同数据库间数据的同步。由于我行人力资源管理系统采用DB2数据库,因此,可以考虑用EXPORT和IMPORT命令方式导出、导入数据,但不利于业务人员使用和维护;采用DB2MOVE可以在不同系统之间复制数据,但无法复制外键等约束以及视图、触发器等;也可考虑采用编程方式进行不同数据库之间数据同步。在实践过程中,笔者发现用DB2数据库的DJRA可以较好地实…     

工商银行企业级金融知识图谱建设与实践

随着移动互联网、物联网等技术的快速发展,金融行业的数据呈现爆炸式增长态势,利用大数据与人工智能等技术挖掘数据价值、赋能业务,成为金融行业智能化转型的新常态。知识图谱技术作为深化人工智能应用的重要手段,以一种更贴近人类视角的方式来描述客观世界实体及其相互关系,深度挖掘数据背后的价值,进而赋予机器理解数据、识别概念、发现知识的能力,是实现认知智能的重要基石。目前,知识图谱技术已在众多行业广泛应用。     

公允价值计量准则的最新进展及其借鉴

一、公允价值计量属性在美国的发展历程公允价值计量属性最早出现在美国。20世纪80年代,衍生金融工具的大量应用导致了金融危机的发生,传统历史成本计量模式因为无法揭示这些衍生金融工具背后隐藏的收益和风险而备受指责。于是,美国会计界开始关注和重视公允价值。在一直主张采用公     

SYBASE数据库的安全策略与性能调谐

SYBASE数据库是当今三大数据库之一。它是一个采用通常手段解决各种问题的真正的通用数据库系统，它选择了关系数据库作为其发展领域，特别适合联机事务处理的应用。SYBASE数据库具有比较完善的安全体系、可靠的数据完整性控制、先进的容错能力。但如果不能很好地、合理地使用这些特性，将会在实际应用中感到不便，甚至造成无法正常运行。为此，本文将在SYBASE数据库的安全和性能方面作一探讨。　　一、SYBASE数据库系统的安全性　　安全性是一个数据库系统的重要因素，保护数据免遭内外攻击是数据库管理员的重要职责。严格控制对…     

数据库的安全性问题研究

随着WEB技术与计算机技术的发展,数据库的应用已经扩展到各行各业,数据处理成为计算机应用的主要方面,使用数据库的企业,要想保证成功运作必须有效保护访问、存储、管理这些信息,数据的安全性问题也愈来愈重要.数据库所隐藏的价值极具诱惑,黑客开始以取得的用户数据库为基础,利用社会工程学原理对用户进行全面的诈骗、密码猜解、身份伪造、病毒和挂马等攻击,这种行为已经全面渗透到黑色产业的各个环节,显示出巨大的安全危害.