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。     

基于数据挖掘技术的银行反洗钱系统

一、前言 反洗钱是一个全世界都面临的艰巨任务,在中国,反洗钱同样具有重要的意义,因为它不仅能有效打击恐怖主义,而且还能体现中国政治经济的稳定,坚定中外投资者的信心.     

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。     

数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究

本文介绍了一种基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统的设计方案。在分析了现有银行客户信息系统的现状后,讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘在银行CRM中的应用,并结合XML和多维数据模式设计的思想,构造了一个银行客户关系管理系统的架构。     

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。     

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。     

数据挖掘技术分析及其在金融管理决策中的应用

通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究,提出了基于数据挖掘的金融管理决策支持系统.该系统能为金融业决策提供科学的依据和指导其发展方向.     

商务智能发展现状与趋势分析

商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术(OLAP)在商业领域的综合应用.本文从介绍商务智能核心技术和框架入手,详细分析了目前商务智能的发展现状,介绍了目前主流的软件厂商和软件,最后对商务智能的未来发展趋势做了预测.     

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。     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

金融市场里的两个主体，一是金融服务的组织者、生产者、提供者——银行，二是金融服务的接受者——个人、企业、社团组织。从银行的角度来看，统称为客户?改革开放前，国内的银行屈指可数，在市场中，银行处于主动地位，客户处于从属地位，客户需要的金融暇务别无选择，银行不需要将客户放在     

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。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

数据挖掘在银行数据“大集中“后的应用

以数据"大集中"为代表的银行综合业务处理模式建立了完整统一的电子化信息资源平台,而运用数据挖掘技术可以在这个平台上建设面向银行经营管理全过程的科学客观和量化的技术支持体系,从而更好地发挥数据集中优势.     

数据挖掘及其在信用卡风险控制中的应用

2002年底中国的银行卡数量已经超过了5亿张,然而,真正的信用卡却只有100多万张,可见中国的信用卡产业还处于初级阶段。不过,从各发卡机构热衷于推销信用卡的态势来看,国内信用卡产业发展的高潮即将到来。为了加大发卡量,各发卡机构推出了各种各样的优惠条件,却把风险控制机制的     

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。     

浅谈我国银行客户关系管理系统的建设

我国银行业经过了20多年的信息化建设，其基础设施建设框架已经基本完成，建立一个统一的业务应用平台，实现经营模式的“账务”中心向以“客户”为中心的条件已经成熟。本文通过对客户关系管理系统的概述，重点介绍了数据仓库和数据挖掘技术在实施客户管理系统中的应用。     

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。