数据挖掘在商业银行应用研究

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。

基于数据挖掘的商业银行客户关系管理 在数据时代，数据挖掘技术为商业银行客户关系管理带来了新的契机。该研究从客户关系管理的基本原理出发，结合商业银行的特殊性，探讨了数据挖掘在商业银行客户关系管理系统中的应用。

商业银行客户关系管理中的数据挖掘应用，这篇内容充实而详尽，适合作为数据挖掘课设的优秀参考资料。

数据仓库的三层架构思路挺清晰的，抽取、管理、一条龙搞定，适合银行这种数据量爆炸的业务场景。ETL 那块讲得蛮细，尤其是增量更新和调度监控，做得不好的话，光是数据同步就能把你拖死。数据存储用了经典的ODS-DW二层结构，支持多维，查询也快，像Oracle、Teradata这些老牌数据库都在用这套思路。主题清晰、数据稳定，做 BI 再合适不过了。和展示层用了OLAP和数据挖掘配合，像SAS那套行为计分和申计分机制，用数学模型动态调整授信额度，还能找出高价值用户，这操作可以说是“懂业务+懂技术”的典范。工具方面也挺全，ETL 有Informatica、DataStage；这块有Business Ob

商业银行IT系统中的数据仓库涵盖了数据的抽取、存储和管理、以及数据的分析和展现三个关键技术层面。数据抽取层负责ETL过程的设计和实施，确保数据加载和更新。存储和管理层采用ODS-DW结构，支持多维查询和包括业务数据和元数据的稳定存储。数据分析和展现层提供OLAP和数据挖掘技术，利用人工智能和统计分析发现并预测隐藏在历史数据中的规律。

Web 序列模式挖掘的玩法挺有意思，WAP 算法算是老牌选手了，不过论文研究-NJW 在离群数据挖掘中的应用研究.pdf里讲了个小改进，挺实用。嗯，少了条件树那道坎，跑得快，代码也简单，适合做二次开发。 序列模式挖掘里，PrefixSpan也比较火，跟 WAP 对比着学效果更好。要是用Python撸个小工具，推荐看下Python 编程实现序列模式挖掘算法，样例清晰。 搞离群数据挖掘，别忘了性能，改算法的时候多打点日志，看看运行时间和内存。哦，对了，顺手可以看下序列模式挖掘研究综述，对比一下方法。 如果你要在生产上跑，记得条件树越少越稳，数据量大的话，不如先用PrefixSpan跑小样本测测。

商业银行的系统技术栈，还真挺有年代感的，但也有不少技术现在依然吃香。像J2EE和COBOL，在银行核心业务系统里，至今还活跃着。嗯，虽然听起来有点老派，但稳定性和吞吐量是真顶。搞报表、OA 那一块，多时候就上了.NET、VBA甚至NOTES这种轻量级技术，响应快、开发也省心，适合非交易类的轻量系统。要说未来几年银行 IT 里比较火的，应用整合肯定是主角。像ESB、SOA、TIBCO这类构件化平台，用来打通各类业务子系统，效果还不错。你在搞系统对接或者老系统改造，基本都得碰。BPM和工作流也越来越刚需了，是在信贷、审批这些流程里，配个像Biztalk、FileNet这种平台，流程走得顺，改规则也

商业银行IT系统架构复杂，技术应用广泛。在业务和交易系统层级，J2EE、C、COBOL（大机）、PRG（400平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术扮演着关键角色。而在OA、报表展示等低端应用场景，NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等也占据一席之地。 展望未来，以下技术将成为商业银行IT系统发展的重要趋势： 应用整合与构件化: ESB、EAI、SOA、TIBCO等技术推动系统互联互通，提升业务敏捷性。 流程化与自动化: 影像工作流、BPM、内容管理技术优化信贷审批、作业中心等业务流程，提高效率。 智能化与数据驱动: 规则引擎技术应用于信用卡反欺诈、反洗钱

数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖