浅谈金融数据挖掘

淡淡的烟草味﹌ 2022-12-28 11:24 103阅读 0赞

有人说啤酒和尿布可以带动一个超市的经济命脉，有人说网络可以缩短读报的时间。而随着计算机技术的方兴未艾，数据收集与数据存储的技术也在不断地提高，人们对于数据的信息需求量日益增长，在超大规模数据库的出现、对海量数据的快速访问等技术的影响下，使得人们不断地探索数据处理技术。随着金融数据挖掘技术的不断深入，潜移默化的影响着我们的生产和生活，例如我们在互联网中可以搜集到大量的有效信息，这些都源自于数据挖掘对于海量数据的分析、计算，终汇总统计成我们所看到的有效信息，虽然这些信息中囊括着许多不良数据信息，使得我们对于信息的辨认存在一定难度，但我们都不可以否认数据挖掘的重要意义。

**一、数据挖掘的定义**

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。对于数据挖掘中的数据所指为未知的数据，利用一些算法模式找到的潜在的、人类未知的、有用的信息。数据挖掘与传统的统计、算术、分析等思想均存在着不同的特征，其对信息的处理有先前未知、有效和实用三个特征，利用电子计算机的计算速度与计算算法，从海量的信息中提取出有效的信息资源，从而帮助企业管理者确定战略发展模式以及经济运营模式，从中获取一定的经济利益。

**二、数据挖掘的应用领域**

当今社会是一个互联网高速运转的世界，没有人是一座孤岛，我们生活在互联网的怪咖中，却深深的被互联网所带来的方便快捷、收益利益所折服。金融数据挖掘在互联网技术、Web使用技术、网络游戏中有着相当广泛的作用，涉及的领域非常广泛，对于我们所熟知的数据挖掘成功地案例便有沃尔玛“啤酒与尿布”的成功案例。

当然对于这个案例的正确理解是金融数据挖掘所带来的巨大经济利益与潜在的竞争优势，然而这种“啤酒与尿布”的货架摆放模式并不适用于所有的企业与单位，原因在于美国独特的经济特征以及人们对于生活的不同模式所影响，在美国的经济市场环境中，女性在家庭中照看着孩子，而在男性下班回家的路上会经过周边超市购买尿布，并且会基于男性的生理喜好，会购买一定数量的啤酒，从而大大拉动了超市的购买力，提升了超市的销售产品的数量，增加了经济利益。

而类似与这种成功地案例不仅仅只有“啤酒与尿布”，例如微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖、超市预知高中生顾客怀孕、大数据与乔布斯癌症治疗、Google成功预测冬季流感、“魔镜”预知石油市场走向……

**三、数据挖掘的研究热点与应用前景**

经过二十多年的努力与探索，数据挖掘技术已经吸收了许多学科的最新研究成果，形成了一个独具特色的研究分支。但数据挖掘理论仍然不成熟，没有完善的理论体系，数据挖掘技术仍然面临着许多的挑战。然而机遇与挑战并存，在互联网高速发展的今天，对于金融数据挖掘技术的提升仍有较大的空间。目前，数据挖掘在数据流、互联网信息、生物信息等领域的研究已成为人们关注的焦点，并指引了未来金融数据挖掘的研究方向，是人们不断努力、提升自我的重要手段与前进的方向。

数据挖掘虽然是一门兴起不久、正在不断发展中的学科。自数据挖掘诞生以来，经历了二十年的发展，其应用越来越广泛，涉及到了人类生产生活的方方面面，虽然我们或者不能很好地解释什么是数据挖掘，可是数据挖掘的魅力以及技术却深深影响着我们。

**四、对于数据挖掘的思考与启示**

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。

数据挖掘的从中到有为信息化社会的到来奠定了重要的基础，在风险评估以及风险预测、维护老客户关系、销售营销模式等方面都有着举足轻重的地位。数据挖掘汲取了各种科学学科的精华理论，综合各类知识应用、算法计算技巧、分类统计方法，从而诞生了数据挖掘，这对于科学技术探索前沿上是一个质的飞跃，当我们在生产生活中不断地利用数据挖掘技术来进行科学的规划以及理性的分析思考时，会大大提升我们的作业速度以及作业效率。

任何的一项新技术都是基于社会的发展需求，不断的激励新技术的应用技术，使得社会前进的速度越来越快，以适应我们对于新的生产力的增长点。目前，数据挖掘的研究方面主要有：数据库知识发现方面，将KDD与数据库系统、数据仓库系统和Web数据库系统紧密结合，力图充分利用Web中的丰富资源；机器学习方面，进一步研究知识发现方法，希望克服现存算法的计算性瓶颈；统计领域，加大传统统计方法在数据挖掘中的应用。中国国内数据挖掘的研究领域一般集中于相关算法研究、数据挖掘的实际应用以及相关数据挖掘理论的研究。

目前，社会中各种利用数据挖掘技术营销的行业都已逐步走向个性化服务和科学决策阶段，数据挖掘具有强大的信息处理和分析能力，可以为银行提供科学的决策依据和技术支持。在全球化的今天，只有顺应知识经济时代的潮流，充分利用数据挖掘等现代科学技术，才能更好地促进银行业持续、健康的发展。