数据挖掘在金融行业的应用

摘 要：在信息化快速发展的时代，计算机的相关技术和功能得到了相应的拓展，数据挖掘也应运而生。数据挖掘就是利用各种技术对海量的数据进行采集、分析、转换及统计，并为各类决策提供技术支持，它能在各个行业领域中运用，具有很广阔的应用前景。详尽地概述数据挖掘的相关理论，并针对当前金融领域的热点研究，探讨数据挖掘技术在金融行业的应用主要表现为：风险控制、业务关联分析、客户关系管理、识别金融欺诈及洗钱等经济犯罪、企业核心竞争力、数据仓库的构造。

关键词：数据挖掘;金融行业;应用

中图分类号：F832        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2021）15-0057-03

引言

在当今信息化高速发展的时代，银行、证券、保险等金融行业每天都会产生大量繁杂冗余的数据，目前的技术只能解决数据的录入、查询以及统计等功能，但有很多十分有价值的信息由于其随机性的特征而隐藏在其中，并没有被人们发现。而如今金融市场行业迫切需要解决的问题就是，如何发现海量的数据中存在的关联关系，如何从现有的数据中充分发挥金融数据的商业价值，预测金融业未来的发展趋势。而解决该问题的有效手段就是数据挖掘技术，它作为一个新兴的研究领域，已经广泛地应用到了众多的领域。它可以从海量的数据中提取出潜在的有用且有价值的信息数据，以此帮助人们进行科学决策。

一、数据挖掘的相关理论

（一）数据挖掘的定义

数据挖掘就是对数据库中的庞大数据进行相应的处理，即提取和分类，从海量的、不完全的、模糊的以及随机的各种数据中能够提取出未知的、潜在的、预测能够对人们有用的信息。……