基于聚類算法的數據挖掘技術的研究.pdf

1、數據挖掘可以稱為數據庫中的知識發(fā)現,它是從大量數據中發(fā)現并提取隱藏在其中的可信的、新穎的、有效的并能被人理解的模式的高級處理過程。數據挖掘解決了傳統(tǒng)分析方法的不足,并能夠對大規(guī)模數據的進行分析處理。數據挖掘從大量數據中提取出隱藏在數據之后的有用的信息,為人們的正確決策提供了很大的幫助。
　　 近些年隨著我國國民收入的提高和城市居民消費習慣的轉變,信用卡業(yè)務在中國得到了快速發(fā)展,為各個商業(yè)銀行帶來了豐厚的客戶資源及可觀的利潤。信用

2、卡在中國市場的競爭也日趨激烈,但是高度競爭使得各發(fā)卡銀行對于審核申請信用卡的人的限制趨于寬松,忽略了風險的管理和控制。
　　 (1)本文介紹了數據挖掘技術的發(fā)展現狀和基本原理,并討論了數據挖掘技術在信用卡業(yè)務中的應用意義。
　　 (2)提出了一個集數據采集,轉換和挖掘于一體的數據挖掘系統(tǒng),并對其主要功能進行了比較詳細的介紹。
　　 (3)聚類分析在金融業(yè)方面的研究有很大的發(fā)掘空間。本文將聚類分析方法引入到信用卡申

3、請分析中。通過對客戶的基本信息,銀行的基本信息等基本層面進行考察,建立了較為全面的綜合評價指標體系,來衡量該客戶是否為銀行需要的信用卡潛在客戶。實證研究表明該方法能夠幫助銀行審查潛在客戶的申請具有有效性和實用性。該模型穩(wěn)健性好,易于理解,效率高,有助于銀行更加客觀、一致、快速地對新申請人的信用卡申請做出判斷,更好地推動銀行信用卡業(yè)務的發(fā)展,提高銀行風險防范的能力。
　　 (4)本文對挖掘數據的采集系統(tǒng)的整體進行了調試,對數據挖掘