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，它具有宽阔的应用前景。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：2025 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进展趋势。 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，并得以蓬勃进展，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：“数据仓库是面对主题（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...
