银行数据挖掘系统的构建思路

计算机技术与网络技术的发展,使人类进入了信息革命和信息爆炸的时代。金融数据和其他各种信息正呈几何级数增长,数据库越建越多、规模越来越大,信息系统成为金融业务开展的重要支撑平台。由于传统数据库的检索查询已不能满足银行的需求,加之传统的统计分析技术落后,其结果在数据产生与数据理解之间出现了很大的距离。     

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.     

以数据处理分析为支点 提升管理决策科学化水平

数据处理分析就是对海量数据资源和单项信息进行加工、处理、分析，挖掘有价值的综合信息，从而为税收管理和决策提供依据。经过多年来的艰苦努力，山东省国税系统的信息化建设已取得了显著成果，信息系统的开发应用已遍布税收管理的各个领域、各个环节。目前，虽然各类税收管理信息系统产生了大量的数据和信息，但由于缺乏有效的分析应用，并未     

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。     

大数据背景下开展审计综合分析的思考

一、大数据的基本概念(一)大数据的定义大数据指具有海量的、高增产率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。(二)大数据的特征大数据的特征可以概括为4V,即Volume(大量)、Variety(多样)、     

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。     

数据挖掘及其在银行业的应用

随着信息技术的飞速发展以及数据库管理技术的广泛应用,各大银行都在纷纷实施数据大集中,无数个数据库被用于办公、管理、开发等领域,大量的数据库信息如果不能合理使用和开发就会像垃圾一样成为银行业的包袱,如何提高信息的利用率,数据挖掘技术的应运而生给银行业带来无限生机,它将成为银行业发展过程中不可多得的新技术。     

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     

商业智能在银行中的应用

目前,各银行已积累大量的货币经营、银行卡和中间业务数据,这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持,成为银行必不可少的生存环境。随着市场经济竞争进一步加剧,银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式,从过去的简单在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持,在这种情况下,在银行数据库基础上建立商业智能应用,显得十分具有实际意义。     

利用数据挖掘技术分析用卡行为

随着银行卡用卡环境的不断改善,以及各商业银行服务的改进,人们越来越多地接受并习惯于使用银行卡,各商业银行也积累了大量与使用银行卡相关的数据。过去这些数据仅用来核对账务和打印留作凭证,数据内部包含的各种信息对银行经营工作的作用没有得到重视,或者由于技术条件限制难以对其进行分析。近年来,随着数据挖掘技术的发展,如何对这些数据进行有效利用,挖掘用卡行为中潜在的对银行经营管理有益的信息,已引起各家银行的高度重视。银行信息的数据挖掘也因此成为非常活跃的应用领域。     

数据挖掘与个人业务风险管理

在经济和信息全球化加快发展的带动下，国有商业银行业的电子信息化建设取得了明显的成绩，已经建立了比较完善的业务处理信息系统。然而，大量的业务数据“沉睡”在银行的数据库中，尚未被“唤醒”，没有做到对这些数据进行有效的挖掘，分析。如果说这些数据充分、详尽地描述了业务现状，为     

大数据营销在保险营销中的应用

一、数据库和大数据概述 数据库营销的理念最早出现在20世纪90年代。它是指公司收集客户的大量数据并加以利用制作营销方案,激发消费,提升销售量的营销策略。随着科技和电子技术的突飞猛进,信息数据的产生量正以惊人的速度递增。     

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。     

数据挖掘在银行卡业务中的应用

银行业务数据库和数据仓库中数据量非常大，从这些数据中找出相关的有价值的信息，提取出这些信息的关联，从而获得有利于商业运作、能够提高企业竞争力的知识，就需要对数据库和数据仓库中大量的数据进行深层的分析。数据挖掘是从大量的，不完全的、模糊的，随机的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则，挖掘出更有价值的信息的一个过程。     

建筑企业大数据审计运用策略探讨

随着信息时代的发展与工程建造管理技术的诞生,大量数据信息充斥市场,传统审计模式开始不足以支撑企业进行审计分析,信息技术与数据分析的应用越来越多,大数据审计已逐渐深入建筑企业。本文研究了应用大数据审计系统的特点,分析了建筑企业应用大数据系统的手段,进而提出对建筑企业大数据审计的展望,旨在提升信息数据价值,加强审计形式,防范审计风险,为建筑企业做出更全面的财务状况审计提供依据。     

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。     

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.     

数据挖掘推动银行卡业务发展

数据爆炸但信息贫乏,是我国银行业数据管理应用的普遍现状。目前,银行业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,却无法发现数据中存在的关联关系和业务规律,更难以根据现有的数据预测未来的发展趋势。众多商业银行都相继实现大集中,从而拥有了大量的原始数据,当前重要的问题就是如何有效地使用数据挖掘工具,利用数据仓库技术,将分散的信息变成集中的信息,使孤立的信息变成相互联系的信息,使无价值的数据变成有价值的信息,从而实现企业经营资源的优化配置,减少决策的盲目性,以提高银行的核心竞争力,适应未来市场…     

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。