本文選題：銀行數(shù)據(jù)挖掘 + 理論分析　； 參考：《計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用》2014年06期

【摘要】：信息化時(shí)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(yíng)資料開始向數(shù)據(jù)商業(yè)化發(fā)展�；谠敱M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(duì)銀行數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)銀行海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的主要方法和應(yīng)用模式,并評(píng)估現(xiàn)行銀行數(shù)據(jù)挖掘方法的有效性和經(jīng)濟(jì)效益價(jià)值,為進(jìn)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(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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