浅谈金融行业中的数据挖掘
浅谈金融行业中的数据挖掘
浅谈金融行业中的数据挖掘
[提要] 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。
关键词：数据挖掘；金融数据；预测；风险识别
中图分类号：F83 文献标识码：A
原标题：浅谈金融行业中的数据挖掘
收录日期：2013年5月28日
银行、证券公司、保险公司每天的业务都会产生大量数据，利用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。
如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？于是，数据挖掘技术就应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。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。它可以从大量的数据中抽取潜在的有用信息和模式，来帮助我们进行科学的决策。
一、基本概念
1、数据挖掘（Data Mining）。数据挖掘又称数据开采、数据发掘等，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
2、数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库是W.H.Inmon在1993年所写的论著《Building the Data Warehouse》中提出的。W.H.Inmon 给数据仓库下的定义是：“数据仓库是面向主题（Subject-Oriented）的、集成（Integrated）的、稳定（Nonvolatile）的、时变
（Time-Variant）的数据集合，用以支持管理决策的制定过程。”数据仓库可以在数据模型的指导下，收集系统内部和系统外部的数据信息，保证数据的一致性、准确性和时效性，真正实现数据共享和分析利用。
二、数据挖掘的主要技术
在应用到金融领域的各种数据挖掘技术中，主要有以下几种方法：
1、基于神经网络的方法。神经网络方法是模拟人脑信息加工过程的一种智能化信息技术。人工神经网络是电脑通过多重输入相似平行处理结构来模拟人类识别模式的功能建造起来的。
神经网络很适合非线性数据和含噪声数据，所以在市场数据库的分析和建模方面应用广泛。神经网络提供了一类准确性令人满意、程度上接近金融模式的工具。
2、基于贝叶斯网络的方法。贝叶斯网络，又叫概率因果网络、信任网络、知识图等，是一种有向无环图。贝叶斯网络用图形来表示变量间连接概率关系。结点表示：领域变量；有向边：结点间的依赖关系；对每一个结点都对应着一个条件概率分布表，该分布表指明了该变量与父结点之间的依赖关系。
3、遗传算法。遗传算法的基本思想是给出一个问题，在特有的人口遗传群体中潜在地含有解决方案或者较好的解决方案。基于遗传和进化原则，遗传算法反复修改人口的人工结构，操作员通过预置、选择、交叉和改变来逐步形成解决方案。
4、基于规则和决策树的工具。决策树方法作为一种数据挖掘实现基于统计理论的非参数识别技术，不仅保持了多元参数，非参数统计的一些优点，而且克服了其不足，主要表现在：自动进行变量选择降低维数，充分利用先验信息处理数据间的非同质的关系，并可有效地用于对数据的分类。
三、数据挖掘的主要步骤
1、定义问题。对目标有一清晰、明确的定义，也就是确定需要解决的问题，这个目标应是可行的、能够操作与评价的。
2、数据收集。大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数
据，数据挖掘也就无从作起。因此，数据收集是数据挖掘的首要步骤。数据可以来自于现有事务处理系统，也可以从数据仓库中得到。
3、数据整理。数据整理是数据挖掘的必要环节。由数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，表现在数据可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必需的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。
4、数据挖掘。利用人工智能、数理统计等各种数据挖掘方法对数据进行分析，发现有用的知识与模式。这是整个过程的核心步骤。
5、数据挖掘结果的评估。数据挖掘的结果有些是有实际意义的，而有些是没有实际意义的，或是与实际情况相违背的，这就需要进行评估。评估可以根据用户多年的经验，也可以直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘模型，不断重复进行数据挖掘。
6、分析决策。数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。
总之，数据挖掘过程需要多次的问题修改、模型调整、重新评估、检验等循环反复，才有可能达到预期的效果。
四、数据挖掘在金融业的应用
数据挖掘在金融领域应用广泛，包括：金融市场分析和预测、账户分类、银行担保和信用评估等。这些金融业务都需要收集和处理大量数据，很难通过人工或使用一两个小型软件进行分析预测。而数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象的特征和对象之间的关系，并可观察到金融市场的变化趋势。然后，利用学习到的模式进行合理的分析预测，进而发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣等。
1、客户关系管理。数据挖掘可以进行客户行为分析来发现客户的行为规律，包括整体行为表现和群体行为模式，市场部门可以根据这些规律制定相应的市场战略与策略；也可以利用这些信息找出客户的关注点及消费趋势，从而提高产品的市场占有率及企业的竞争能力。数据挖掘能够帮助企业找出对企业有重要意义的客户，包括能给
企业带来丰厚利润的黄金客户和对企业进一步发展至关重要的潜在客户。
2、风险识别与管理。可以建立一个分类模型，对银行贷款的安全或风险进行分类。也可利用数据挖掘技术进行信贷风险的控制。信贷风险管理主要包括：风险识别、风险测量、选择风险管理工具、效果评价。信息的庞杂造成手工评估、管理的难度大大增加。而现有的银行信贷系统一般都是业务运营系统，并非为决策分析应用而建立，其数据的集成性、完整性、可访问性、可分析性都难以满足信贷风险分析的需求。为此，可以建立一套独立于业务系统的数据仓库，专门解决信贷分析和风险管理的问题。
3、市场趋势预测。数据挖掘技术可以进行数据的趋势预测，比如金融市场的价格走势预测、客户需求的变化趋势等。
4、识别金融欺诈、洗钱等经济犯罪。金融犯罪是当今业内面临的棘手问题之一，包括恶意透支、盗卡、伪造信用卡、盗取账户密码以及洗黑钱等。要侦破洗黑钱和其他金融犯罪，重要的是要把多个数据库的信息集成起来，然后采用多种数据挖掘工具寻找异常模式，发现短时间内，少数人员之间的巨额现金的流动，发现可疑线索。
主要参考文献：
[1]樊重俊，王浣尘.遗传算法的改进与应用[J].上海大学学报，1998.12.
[2]王明进，程乾生.自组织网络在混沌时间序列预测应用[J].系统工程理论与实践，1997.7.
[3]姚洪兴，盛昭瀚，陈洪香.股市预测中的小波神经网法[J].系统工程理论与实践，2002.6.
------------最新【精品】范文
分类规则在金融行业的应用分析
分类规则在金融行业的应用分析 * ;
摘要:数据库内容丰富，蕴藏大量信息。数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。随着数据挖掘的蓬勃发展，它的功能会越来越多。分类规则就是其中一种，它可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出。基于以上内容，可以建立一个分类模型，进行详细的分析，对保险客户的信用、安全或风险进行分类评价。 关键词:数据挖掘；分类；金融；保险 前言:数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。分类规则一种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出，同时基于分类规则方法的数据挖掘被广泛应用于金融行业。 、 正文：分类规则在金融行业的应用分析 众所周知，数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的商务决策。数据分类是数据挖掘的功能之一，也是数据挖掘领域一种非常重要的任务，在神经网络、专家系统、统计学习中得到较早的研究，并且目前在商业中得到了广泛的应用。数据分类实际上就是从数据库对象中发现共性，将数据对象分成不同几类的一个过程，具体来说是在己有数据的基础上建立一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。分类是一种有监督的学习。本文就数据挖掘中的分类规则的相关知识进行详尽分析与应用说明。 一、数据分类的概念 数据分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其 划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
浅谈数据挖掘应用
作者简介:1)牛承珍,女,1968年11月出生,太原理工大学计算机与软件学院在读研究生,030024,山西省太原市 收稿日期:2008-03-17 ●信息技术 浅谈数据挖掘应用 牛承珍1) 马季兰 2) (太原理工大学计算机与软件学院) 摘 要:数据挖掘,作为一种新颖的数据分析手段,在学校、银行、电信、股市、保险、交通、零售 等领域已得到广泛的应用。文章从高校、金融企业和零售企业入手,分析数据挖掘技术在其中的应用,以及存在的问题和前景展望。 关键词:数据挖掘;高校;金融;超市中图分类号:TP311 文献标识码文章编号:1004-6429(2008)03-0031-02 1 数据挖掘概述 1.1 数据挖掘的定义 数据挖掘(Data M ining )就是从大量的、不完全的、有噪声 的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。即通过预测未来趋势及行为,做出前瞻性的、基于知识的决策,目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,为人们的正确决策提供帮助。1.2 数据挖掘的功能 1)自动预测趋势和行为:数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息。以往需要进行大量手工分析的问题,如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 2)关联分析:目的是找出数据库中隐藏的关联网,生成的规则带有可信度。 3)聚类:数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。 4)概念描述:对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。 5)偏差检测:数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。2 数据挖掘的应用 数据挖掘技术已应用于许多领域,如在学校、银行、电信、股市、保险、交通、零售等领域已得到广泛的应用。2.1 数据挖掘技术在高校中的应用 随着招生规模的扩大,高校的学生人数就达到上万人,甚至几万人,考试成绩达到几十万个数据,还有大量的学习成绩以外的影响因素,传统的学习成绩分析方法已不能完全满足需要,对此引入数据挖掘技术以找到影响学生成绩的真实原因,制定相应的措施,提高教育教学质量。 1)将关联规则的方法运用到教学问题中,从教学评价数据 中进行数据挖掘,找到课堂教学效果与教师状态的关系问题,在班级排课时,注意一个教学班中配备教师的年龄、职称、学历等的合理分配。 2)把学生的学习特征存入模型库,教师可以通过它及时地 了解学生的需求、兴趣爱好、个性差异等信息,并以此为依据对不同学生提供动态的学习内容、推荐个性化的学习材料等服务,真正实现个性化教学。 3)利用数据挖掘工具,对收集的信息进行如“去噪”等处理,对学生的学习成绩数据库、行为记录数据库、奖励处罚数据库等进行分析处理,及时得到学生的评价结果,对学生出现的不良学习行为进行及时指正。 4)按照教学培养目标,利用粗糙集方法,对数据仓库资料进行归类。为了解学生的想象能力,可以把有关课程中的成绩以及这些课程中有关想象能力的考核成绩分离出来,单独分析渗透在不同领域的学生想象能力,从而对学生的想象能力进行科学评价和分析,发现其潜力。2.2 数据挖掘技术在金融企业中的应用 1)数据挖掘技术在证券行业中得到广泛应用,数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。其典型应用包括:①客户分析:建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据,并通过对这些数据进行挖掘和关联分析,实现面向主题的信息抽取。②咨询服务:根据采集行情和交易数据,结合行情分析,预测未来大盘走势,并发现交易情况随着大盘变化的规律,并根据这些规律做出趋势分析,对客户针对性进行咨询。③风险防范:通过对资金数据的分析,可以控制营业风险,同时可以改变公司总部原来的资金控制模式,并通过横向比较及时了解资金情况,起到风险预警的作用。④经营状况分析:通过数据挖掘,可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息,并结合大盘走势,提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同时,通过对各营业部经营情况的横向比较,以及对本营业部历史数据的纵向比较,对营业部的经营状况作出分析,提出经营建议。 2)数据挖掘技术也应用于银行业,主要有以下几个方面:①对账户进行信用等级的评估:利用数据挖掘工具进行信用评估的最终目的是从已有的数据中分析得到信用评估的规则或 ? 13?
浅谈金融业的企业文化
浅谈金融业的企业文化 随着金融体制改革的不断深化，作为特殊行业的金融业面临的市场竞争越来越激烈。银行要想赢得竞争权，仍在粗放外延扩张上做文章，就难操胜券，必须实施文化策略，用一种昂扬向上的理念去支撑银行经营管理，完善金融服务，提高员工素质，提升竞争层次与竞争品位，从而获得长久、强大的竞争力和发展后劲。这就需要建立现代金融的企业文化。 什么是企业文化？简言之，就是企业在长期的实践中而逐渐形成的某种文化观念和历史传统，具有共同的指导思想、道德准则、价值取向、行为规范、思想信念、群体意识、经营目标、努力方向等。其内涵主要包括三个方面：讲求经营之道，培育企业精神和塑造企业形象。作为服务性企业的金融行业，我们认为其企业文化建设的基本内容主要由以下几个方面构成： 经营目标文化。效益观念是金融行业主导的价值系统，更是金融文化管理模式的核心和支柱。价值观是任何一种企业文化的基石，是任何一家银行成功的精髓。它为所有员工提供了一种走向共同方向的意识，给领导决策行为提供了指导方针。金融行业以效益性、安全性、流动性作为经营原则，这就给我们提出一个经营目标文化问题。在社会主义市场经济体制下，银行的经营目标应包括：战略目标、近期目标、物质文明建设和精神文明建设目标、整体目标和个体目标，这是金融自身发展的要求和任务。 金融精神文化。鲜明的金融精神，是做好各项工作的精神支柱，是金融文化建设的重要内容。它是金融业在实际工作中，为谋求自身的生存和发展逐步形成的，反映从业者的共同追求，共同志向，共同决心，具有金融特色，简短易记，含义确切，词义清晰，语言具体，体现着优良服务的传统和作风，体现着恪守信誉，秉公廉洁，竭诚服务，艰苦创业的精神风貌。 经营管理文化。金融经营管理文化，产生于金融业的经营管理之中，作用于金融的经营管理，是银行管理的高层次，主要是指以“人”为中心，以“人”为本的管理。现代管理科学的发展，使人们普遍地认识到：一流的企业要有一流的产品，一流的产品要靠一流的技术，一流的技术需要一流的技术，一流的人才重在一流的思想文化素质。在金融业的经营管理文化中，管理的核心就是要想办法努力提高人的素质，激励人的因素，发掘人的潜能，调动人的积极性，发挥人在
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
金融行业数据挖掘应用
金融行业数据挖掘分析及其应用 目录 一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2) 二、数据挖掘技术应用现状 (3) （一）数据挖掘在电信领域的应用 (3) （二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4) （三）数据挖掘在金融领域的应用 (4) （四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6) 三、数据挖掘探索和实践 (6) （一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7) （二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8) （三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10) （四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14) 四、数据挖掘应用建议 (15) （一）应用数据挖掘技术的可行性 (15) （二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16) （三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17) 1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17) 2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17) 3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18) 4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18) 5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)
信息化时代的市场竞争自然离不开信息。问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的发展趋势，而数据挖掘则是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。 一、数据挖掘基本概念和应用意义 数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此基础上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。利用数据挖掘技术，可以帮助我们发掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，服务四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。 从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。从信息需求方面看，
新形势下我国金融行业的信息安全
新形势下我国金融行业的信息安全 --转自《赛迪智库报告》随着信息技术的广泛应用和电子商务的快速发展，金融服务模式正由传统的柜台服务模式向网上银行、第三方支付、P2P小额贷款、企业网络融资等新型服务模式扩展。这种扩展推动了金融业务与互联网的进一步融合，我国金融业信息化正经历向信息化金融的转变，信息化金融已逐渐成为我国金融业的发展方向。但与此同时，由于这种新型服务方式虚拟化、业务边界模糊化、经营环境开放化等特点，使得互联网上的金融业务面临网络攻击、病毒侵扰、非法窃取账户信息、客户信息泄漏等新的信息安全问题。 金融行业信息安全存在的问题 金融领域核心软硬件被国外垄断、金融行业服务外包高度依赖国外厂商、金融信息系统灾备和应急响应能力差、金融业务系统风险控制水平低等问题，严重威胁金融行业信息安全。 1．金融领域核心软硬件被国外垄断，严重威胁行业信息安全。 当前，包括金融、军工、能源、民航在内的很多涉及国计民生的领域越来越依赖信息网络系统，我国金融行业的网络基础设施、大型机、小型机、存储设备、芯片、数据库、操作系统、核心业务系统等几乎都被国外垄断，使得我国金融信息系统很容易被国外掌控，严重威胁我国金融行业信息安全。 2．金融行业服务外包高度依赖国外厂商，加大了风险控制难度。 目前金融行业服务外包高度依赖国外厂商。尤其是一些政策性银行、股份制银行和外资参股的中小金融机构，为节约成本、提高效率和规模、加快扩张速度，服务外包时高度依赖国外厂商。这种金融服务外包高度依赖国外厂商的状况，容易导致极大的信息安全风险。一是信息泄漏，在外包逐渐深化过程中，金融机构逐步将自己全部的关键信息提供给服务提供商去管理维护和开发，这些金融机构的敏感信息、核心技术就存在泄密的可能性，一旦被竞争对手或者不法分子获取，将产生严重后果。二是服务提供商在工作中越俎代庖，封闭执行全部工作，不向金融机构提供关键技术，服务提供商在系统中是否留有后门，金融机构不得而知，造成很大的信息安全隐患。三是随着金融企业信息技术平台交由国外厂商来管理，如骨干网络系统管理、业务系统运维和管理、业务系统开发与维护、数据备份及异地灾难恢复等，一旦发生问题，金融企业就处于被动地位，故障无法及时处理，风险难以得到控制，极易扩大问题的影响面而引发大的信息安全事件。 3．金融信息系统灾备建设与国外差距大，应急响应能力有待提高。
浅谈数据挖掘
┊ ┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊ 订┊ ┊┊┊┊ 线┊ ┊┊┊┊┊┊┊┊ 计算机与信息学院 本科毕业论文（设计）文献综述 浅谈数据挖掘 0前言 随着网络的迅猛发展，依托于网络的网络购物做为一种新型的消费方式脱颖而出，在全国乃至全球范围内都在迅猛的发展。网络购物行业也越来越得到更多人的关注，与此同时，各种研究方法、数据分析方法也被运用到了关于网络购物的研究当中。数据挖掘技术作为一种新的数据分析方法逐步应用到网络购物的分析中，获取数据、抽取规律、预测趋势、建立模式，这对促进网络购物行业的健康、有序发展是十分有益的。本研究使用数据挖掘的方法，借助SAS 工具，以阿里巴巴大数据竞赛的真实数据为基础，对天猫用户购物行为进行了研究分析。 1什么是数据挖掘 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及数据挖掘功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机运算分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据的一个有商业意义的结果，这个结果可以出售给需要的卖家，这就是所谓的大数据分析。 在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。例如：在大街上川流不息的车流量，在普通人眼里，当你通过一个十字路口时，可能会看到除了塞车就是车祸，亦或者没有事的安全通行，没有其他的信息可能会有，如果是一个数据挖掘人员就会发现其中的数据信息，一小时会有横向会有多少车流量，竖向会有多少车流量，这样可以得到一组数据，通过数据挖掘分析后得到更有的结果，十字路口的红绿灯就可以根据车流量设置时间长短。而从另一个角度，如果在十字路口进行路线测绘的话，就可以得到类似地图的数据，手机中的导航软件就是通过这样实现的，所以我们生活中数据挖掘无处不在，只是在我们不认识数据挖掘时，不会去发现。 2数据挖掘的任务
浅谈金融业的发展趋势
浅谈金融业的发展趋势 【摘要】近几十年来，金融业的变革一直未曾中断过，其发展趋势究竟应该怎样来描述才更加合适，也许还有待深入研究和探讨。本文根据金融理论知识、以及接触到的资料和实际情况，初步归纳了金融业发展的十大趋势。 【关键词】金融业趋势金融 近几十年来，尤其是20世纪80年代以来，金融业从体制、管理到业务、监管等方面都发生了巨大而深刻的变化，有人称之为金融改革，有人把它叫为金融革命，还有人称其为金融创新。在某种程度上可以说，金融业的变革一直未曾中断过，金融业的发展究竟何去何从？本文对其进行了初步归纳，其发展主要有以下十大趋势。 一、混业经营是众望所归，但需要一个过渡期 随着社会的进步，金融赖以生存的环境发生了深刻的变化，分业经营的某些弊端开始凸现，毕竟分业经营在某种程度上人为地分割了金融市场，这就造成了银行、证券公司、保险公司、信托公司等机构在业务上不能形成互补，也造成了社会公众的长短期资产和负债难以适时转化，妨碍了金融业更快更好地向前发展。环境的变化呼唤金融混业经营时代的到来，随着经济全球化进程的加快，以及计算机与互联网的广泛应用，金融产品的开发能力、金融信息的传播速度、金融机构业务的扩张能力、金融监管水平都大大提高，使金融机构可以涉足原先没有能力涉足或不敢涉足的非传统领域。另外，混业经营也是分散金融风险和提高金融业竞争力的需要。从全球大环境看，混业经营成为大势所趋，但普遍实现混业经营还需要一个过渡期，因为实施混业经营需要一些前提条件。其前提条件之一是金融市场化程度要高。第二个条件是有较强的风险防范能力。条件之三是法律制度要完善。第四个条件是要有较高的经营管理水平和完善的法人治理结构。 二、直接融资比重上升，且融资趋向证券化 随着经济的飞速发展，融资结构也开始发生变化，直接融资比重开始上升。
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、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。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
金融行业的数据挖掘技术研究.
■现代管理科学■2009年第8期 输入 输出 输入层 输出层 隐蔽层 图2典型的神经网络 Σ θi f [·]yi x 1x 2 x n …… w i1w i2w in 图1神经元模型 我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。
近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。 一、基本概念 随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。 数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。 通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。 数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓 库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。 二、数据挖掘的主要技术
最新 金融信息安全特点与现状分析-精品
金融信息安全特点与现状分析 在现代金融行业里，网络有着广泛全面的应用，现代金融管理正朝着电子化、信息化、网络安全化的方向在发展，尤其是网络信息安全化发展的VPN技术在现代金融行业管理中起着越来越重要的作用。 摘要：本文阐述了金融系统的网络安全特点、现状和解决方案，重点阐述了VPN技术及其在现代金融管理系统中的实现与应用。 关键词：网络;VPN;金融;信息;安全 一、现代金融网络系统典型架构及其安全现状 就金融业目前的大部分网络应用而言，典型的省内网络结构一般是由一个总部(省级网络中心)和若干个地市分支机构、以及数量不等的合作伙伴和移动远程(拨号)用户所组成。除远程用户外，其余各地市分支机构均为规模不等的局域网络系统。其中省级局域网络是整个网络系统的核心，为金融机构中心服务所在地，同时也是该金融企业的省级网络管理中心。而各地市及合作伙伴之间的联接方式则多种多样，包括远程拨号、专线、Internet等。 从省级和地市金融机构的互联方式来看，可以分为以下三种模式：(1)移动用户和远程机构用户通过拨号访问网络，拨号访问本身又可分为通过电话网络拨入管理中心访问服务器和拨入网络服务提供商两种方式;(2)各地市远程金融分支机构局域网通过专线或公共网络与总部局域网络连接;(3)合作伙伴(客户、供应商)局域网通过专线或公共网络与总部局域网连接。 由于各类金融机构网络系统均有其特定的发展历史，其网络技术的运用也是传统技术和先进技术兼收并蓄。通常在金融机构的网络系统建设过程中，主要侧重于网络信息系统的稳定性并确保金融机构的正常生产营运。 就网络信息系统安全而言，目前金融机构的安全防范机制仍然是脆弱的，一般金融机构仅利用了一些常规的安全防护措施，这些措施包括利用操作系统、数据库系统自身的安全设施;购买并部署商用的防火墙和防病毒产品等。在应用程序的设计中，也仅考虑到了部分信息安全问题。应该说这在金融业务网络建设初期的客观环境下是可行的，也是客观条件限制下的必然。由于业务网络系统中大量采用不是专为安全系统设计的各种版本的商用基础软件，这些软件通常仅具备一些基本的安全功能，而且在安装时的缺省配置往往更多地照顾了使用的方便性而忽略了系统的安全性，如考虑不周很容易留下安全漏洞。 此外，金融机构在获得公共Internet信息服务的同时并不能可靠地获得安全保障，Internet服务提供商(ISP)采取的安全手段都是为了保护他们自身和他们核心服务的可靠性，而不是保护他们的客户不被攻击，他们对于你的安全问题的反应可能是提供建议，也可能是尽力帮助，或者只是关闭你的连接直到你恢复正常。因此，总的来说金融系统中的大部分网络系统远没有达到与金融
浅析数据挖掘概念与技术1
浅析数据挖掘概念与技术1本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
浅析数据挖掘概念与技术 穆瑞辉，付欢 (新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000) 摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。 关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD 一、数据挖掘技术概述 随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。 数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部
分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。机器学习可细分为：遗传算法等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现（KDD）过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns），它并不是用规范的数据库查询语
浅谈对金融专业从业的看法
浅谈对金融从业的看法 作为一名金融学专业的大学生，我们比其他专业的人在该领域有更大的优势。而择业对于我们这些大三学子来说已经近在眼前。通过小学期朱总的悉心指导，使我们对于未来的方向有了一定的认识。 关于金融从业方面，主要有以下几个方面： 一、中央（人民）银行、银行业监督管理委员会、证券业监督管理委员会、保险业监督管理委员会，这是金融业监督管理机构。 二、商业银行，包括四大行和股份制商行、城市商业银行、外资银行驻国内分支机构。 三、国家开发银行、中国农业发展银行等政策性银行。 四、证券公司（含基金管理公司）、信托投资公司、金融控股集团等风险性很大的金融公司。 五、四大资产管理公司、金融租赁、担保公司。 六、保险公司、保险经纪公司。社保基金管理中心或社保局。 七、上市（欲上市）股份公司证券部、财务部、证券事务代表、董事会秘书处等。 八、国家公务员序列的政府行政机构如财政、审计、海关部门等；高等院校金融财政专业教师；研究机构研究人员。 而进入任何一个岗位都需要一定的能力，对于应届大学生初出茅庐，我们需要将自己的优势展现出来，同时运用我们的学习能力来在自己的岗位进一步发展。 首先要学会承担责任。对于分给自己的任务，把它当作一件极为
重要事情，分清分量，按时做好。工作就是责任，无论干什么工作，都应该做到更好。其中最重要的是保持一种积极的心态，即使是辛苦枯燥的工作，也能从中感受到价值。其次要热爱工作，追求卓越。热爱自己的工作，最自己的工作投已最大的热情。人的热情是成就一切的前提，事情的成功与否，往往是由做这事情的决心和热情的强弱而决定的。碰到问题如果有非成功不可的决心和热情，困难就会得到解决或者变小。这就要有一种不完成任务不放弃的心态对待工作，就是追求卓越，以最好的标准来要求自己。 要把敬业当成一种习惯。敬业，就是要敬重自己的工作，就是要在任何环境下，把敬业当成一种习惯。不管做什么工作，都必须要时刻保持高度的敬业精神。不要抱怨额外的工作。做一些份外工作一定会使你获得良好的声誉，是一笔巨大的无形财富，在你的职业发展道路上会起到关键作用。多做一些份外工作，会使你尽快地从工作中成长起来。 要有积极主动的态度，为工作设定目标,全力以赴地去达成。事先应当考虑最终目标、阶段性目标和办法措施三要素。按照正确的步骤做事，学会消除工作倦怠症。做任何事情都要提前做好充分准备。要注重细节，遵守准则，用心做事才能把事做的最好。另外要有团队意识，要为团队着想。 无论最终的择业是否与金融专业相关，这些素质都是必备的，在每个岗位都应该发挥自己最大的能力。在大学期间不断积累知识提高自身素养，为自己的将来做好充分的规划和准备。
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
数据挖掘在金融行业中的运用
数据挖掘在金融行业中的运用2013年06 月20 日
金融部门每天的业务都会产生大量数据，利用目前的数据库系统可以有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。与此同时，金融机构的运作必然存在金融风险，风险管理是每一个金融机构的重要工作。利用数据挖掘技术不但可以从这海量的数据中发现隐藏在其后的规律，而且可以很好地降低金融机构存在的风险。学习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有重要意义。 一.数据挖掘概述 1. 数据挖掘的定义 数据挖掘(data mining)是采用统计、数学、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 数据挖掘技术是统计技术、计算机技术和人工智能技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析，是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。 2. 数据挖掘方法 数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括： （1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。
金融行业信息(内网)安全管理规定(参考)
金融行业 信息(内网)安全管理规定
ViaControl信息安全管理规定(参考) 第一章总则 第一条为了强化XX银行的信息安全管理，防范计算机信息技术风险，保障我行的电子文档安全，保障员工规范利用公司网络资源，保障网络及终端的软硬件资产安全，提高网络系统维护的响应能力和速度，保障公司计算机网络与信息系统安全和稳定运行，根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《金融机构计算机信息系统安全保护工作暂行规定》等规定，结合本公司的实际，特制定本规定。 第二条本规定所称信息安全管理，是指在XX银行信息化项目立项、建设、运行、维护及废止等过程中保障计算机信息及其相关系统、环境、网络和操作安全的一系列管理活动。 第三条XX银行信息安全管理工作实行统一领导和分级管理。总行统一领导分支机构和直属企事业单位的信息安全管理，负责总行机关的信息安全管理。分支机构负责本单位和辖内的信息安全管理，各直属企事业单位负责本单位的信息安全管理。 第四条XX银行信息安全管理实行分管领导负责制，按照“谁主管谁负责，谁运行谁负责，谁使用谁负责”的原则，逐级落实单位与个人信息安全责任制。 第五条本规定适用于XX银行总行机关、各分支机构和直属企事业单位（以下统称“各单位”）。所有使用XX银行网络或信息资源的其他外部机构和个人均应遵守本规定。 第六条信息安全管理制度辅助实施工具采用上海互普信息技术有限
公司生产的ViaControl威盾网络保安系统。 第七条任何单位和个人不得以任何理由逃避该安全制度的管理，不得利用联网计算机从事危害本地局域网服务器、工作站的活动，不得危害或侵入未授权的（包括CERNET或其它互联网在内的）服务器、工作站。不得从事危害国家利益、集体利益和公民合法利益的活动，不得危害计算机信息网络系统的全面安全。 第八条ViaControl控制台权限划分：
浅谈数据挖掘技术
浅谈数据挖掘技术 李 瑛 包头轻工职业技术学院 【摘 要】数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。 【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识 【中图分类号】TP311.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2011）01－0068－02 社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一 数据挖掘的对象 数据挖掘可以在任何类型的数据上进行，既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据，还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等，还可以是Web数据信息。 二 数据挖掘的任务 数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。 1．分类 分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。 2．预测 预测就是通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。 3．时间序列模式 时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。 4．聚类分析 聚类分析是在没有给定划分类的情况下，根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。 5．关联分析预测 关联分析就是对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。 6．偏差分析 偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。 三 数据挖掘的过程 数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识，整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。 1．数据准备 数据挖掘的处理对象是数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘，首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据；其次将来自多数据源中的相关数据组合并；然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式，这就是数据准备。 2．数据挖掘 数据挖掘就是根据数据挖掘的目标，选取相应算法及参数，分析准备好的数据，产生一个特定的模式或数据集，从而得到可能形成知识的模式模型。 3．模式评估 由挖掘算法产生的模式规律，存在无实际意义或无实用价值的情况，也存在不能准确反映数据的真实意义的情况，甚至在某些情况下与事实相反，因此需要对其进行评估，从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中，为了取得更为有效的知识，可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取，从而提取出更有效的知识。 四 数据挖掘的常用方法 1．决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树方法主要用于分类。 2．神经网络方法 神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。 3．粗糙集方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。 因此，基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简，得到一种属性归约集的过程，最后抽取规则。 （下转第70页）