本文選題：銀行數(shù)據(jù)挖掘 + 理論分析�。� 參考：《計算機光盤軟件與應(yīng)用》2014年06期

【摘要】：信息化時代背景下金融業(yè)的供需地位發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變,金融數(shù)據(jù)也從經(jīng)營資料開始向數(shù)據(jù)商業(yè)化發(fā)展。基于詳盡的量化數(shù)據(jù)系統(tǒng),現(xiàn)代銀行可以在高效數(shù)據(jù)分析模型的基礎(chǔ)上對銀行數(shù)據(jù)進行二次開發(fā),提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)。本文通過闡述銀行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),分析了對銀行海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘的主要方法和應(yīng)用模式,并評估現(xiàn)行銀行數(shù)據(jù)挖掘方法的有效性和經(jīng)濟效益價值,為進一步提升銀行數(shù)據(jù)挖掘的效能提供了新的思路。
[Abstract]:Under the background of information age, the position of supply and demand of financial industry has changed greatly, and financial data has also developed from management data to data commercialization. Based on the detailed quantitative data system, modern banks can redevelop bank data on the basis of efficient data analysis model and provide data analysis services. This paper expounds the data structure of bank data, analyzes the main methods and application patterns of data mining for bank mass data, and evaluates the effectiveness and economic benefit value of current bank data mining methods. It provides a new way to improve the efficiency of bank data mining.
【作者單位】： 武漢大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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