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数据挖掘金融行业的数据挖掘之道

工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象,但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化,做一些转型。...其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的,如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化,不仅对结构化数据做分析,同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见,再把热点去和结构化数据做关联分析,就能得到更加丰富的分析场景...首先把客户个体意见和客户星级数据做关联,这样就能看到不同星级之间的客户关心的不同问题在哪里,其中我们看到像七星级客户和三星级客户关注的问题有非常的差异,其中还有五星级客户甚至成为一个孤岛,和其它类型的客户关注的点都是完全不同的...第三个问题,尤其是针对传统行业来说的,因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样,大家都在说,其实也很少人知道应该怎么去做,经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别的,其实都不太容易落地,从我们实际落地的角度来看

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金融数据挖掘数据价值,打造智能银行

中国银行业大数据应用:以民生银行大数据“四化”为例 尽管大数据价值,但从数据到价值并非一蹴而就,需要银行进行整体转型,需要进行内嵌式变革。...“四化”建设纵贯数据获取与存储、数据整合、数据挖掘数据应用整个大数据价值链,是一个影响深远的系统性工程。...大数据智能化 为进一步提升客户关系管理与服务水平,营造可持续发展的金融生态环境,切实提高全行对公业务的规划能力、营销能力、产品支持能力、风险管理能力、考核评价能力,民生银行建成智能管家平台,借助互联网思维和大数据分析挖掘工具...,运用复杂网络科学、文本挖掘、购物篮分析等数据挖掘技术和力导向布局图、蜗牛图等数据可视化手段,构建了上下游客户推荐模型、智能产品推荐模型、交易网络模型,设计开发了客户推荐、产品推荐等功能,为客户经理、管理人员提供针对性...大数据云端化 在金融集团层面上,民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施,使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。

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【温故】金融数据挖掘之朴素贝叶斯

P(C=1|X1,X2,X3) > P(C=2|X1,X2,X3),说明给定数据的X1、X2、X3后,数据属于类别1的概率要大于属于类别2,即说明现有样本支持未知样本属于类别1,判定为类别1。...但是没关系,因为,只要知道这两个谁谁小就可以进行判断,即: P(C=1|X1,X2,X3) > P(C=2|X1,X2,X3),则判定类别为1; P(C=1|X1,X2,X3) < P(C=2|X1,...}=P(X|C=n)P(C=n), 则说明未知样本属于第n类,其中, (1)P(C=i) = Si/S,Si 是类Ci 中的训练样本数,S 是训练样本总数; (2)P(X|C=i) 的计算开销可能非常,...反洗钱 西安交通大学的张成虎、赵小虎(2009)利用朴素贝叶斯分类来识别可疑金融交易,发现洗钱行为。...在他们的论文“基于贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究”中提到,从反洗钱检测实践来看,可疑金融交易行为主要有以下几类特征: (1)交易金额、交易频率的异常。

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数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(下)

举个 AdaBoost 算法的例子:我们开始有3个弱学习器,我们将在一个包含病人数据数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。...那么新的训练数据进入时,kNN 执行两个基本步骤: 1 首先,它观察最近的已经分类的训练数据点—也就是,k最临近点(k-nearest neighbors) 2 第二部,kNN使用新数据最近的邻近点的分类...对于连续数据来说,kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度,距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。...对于离散数据,解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子: 1 使用汉明距离(Hamming distance )作为两个字符串紧密程度的测度。...第四步:计算其他类时也做类似的计算: 因为0.252于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢?

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数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(上)

在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法,今天我打算用简单的语言来解释一下。...为了做到这一点,需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下,什么是分类器呢? 分类器是进行数据挖掘的一个工具,它处理大量需要进行分类的数据,并尝试预测新数据所属的类别。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”,没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域,最大期望算法(Expectation-Maximization,EM) 一般作为聚类算法(类似 kmeans 算法)用来知识挖掘

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数据挖掘】互联网和金融数据挖掘上究竟存在什么区别?

文|周学春 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。...一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ?...如果你想让你的分析和挖掘比较吸引眼球,请尽量往以上四个方面靠拢。 ? 三、互联网和金融数据挖掘的差异 博士后两年,对银行领域的数据挖掘有些基本的了解和认识,但是面对浩瀚的数据领域,也只能算刚刚入门。...很多时候,会很好奇互联网领域,做数据挖掘究竟是什么样的形态。 很早之前,就曾在知乎上提了个问题,“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘,究竟有什么的差异和不同”。...(四)应用场景 在应用场景上,两者之间也存在着非常的差异。 (1)金融领域 金融领域的数据挖掘,不同的细分行业(如银行和证券),也是存在差别的。 银行领域的统计建模。

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金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2

貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯(主要是经由使用图表)来预测价格的趋势与决定投资的策略。...很多个人投资者也比较多技术分析,但缺乏丰富的经验等 基本面分析 基本面分析又称基本分析,是以证券的内在为依据,着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析,宏观数据、市场行为、企业财务数据...、交易数据等进行分析,以此决定投资购买何种证券及何时购买。...实现思路和步骤是: 从文件读取股票数据 按照日期索引排序 增加一列index索引数据, 后续不需要日期索引 抽取index, open, close, high, low五列数据,

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6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

导读: 预处理是数据挖掘过程和机器学习的重要步骤。它被用来表示 "废料进,废品出"。在机器学习和数据挖掘中,数据采集方法往往控制松散,导致值超出范围、不可能的数据组合、缺失值等问题。...数据预处理一般包括数据清洗和数据变换,数据清洗包括缺失值、异常值处理,数据变换一般包括数据归一化、标准化、特征编码等等。 数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。...下面就一起看下常用六步完成数据预处理。其中数据获取可以参考金融数据准备。 ?...数据预处理六步 Step 1:导入相关模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import...sc_X = StandardScaler() X_train = sc_X.fit_transform(X_train) X_test = sc_X.fit_transform(X_test) 数据变换十秘诀

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数据挖掘金融风险预警中的应用!

金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...(3)数据规约:如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘数据量往往非常。...1.金融数据挖掘流程 2.

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数据挖掘金融风险预警中的应用

来源|《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。...因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。...(3)数据规约:如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘数据量往往非常。...数据挖掘分析方法 ? 数据挖掘金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘金融风险预警中典型应用 (1)信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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金融数据分析与挖掘具体实现方法 -1

有人让我写一下关于数据挖掘金融方面的应用,再加上现在金融数据方面的要求不断提高,准备用两篇随笔来做个入门总结。...首先,在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识,因为我不是金融专业的,以下补充知识来自互联网与个人整理,欢迎批评指正并补充说明。 1 先来了解一下什么是金融市场呢?...通常狭义的金融市场特指有价证券(股票、债券)发行和流通的场所。 股票、债券是用来资本流通的金融产品,广义上的金融市场还包含货币市场,其中代表性的是期货市场等。...2 狭义的金融市场划分 2.1 按交易程序划分 发行市场:又称为处理新发行证券的金融市场,筹集资金的公司、政府或公共部门通过发行新的股票和债券来进行融资。...pd.date_range("2017-01-02", "2017-12-30", freq="D") # 2、生成2017-01-02~2017-12-30,生成频率为1天, 跳过周六周日, 能够用在金融数据

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数据挖掘10算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘,看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具,它的决策树分类器是用 C4.5实现的。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...在数据挖掘领域,最大期望算法(Expectation-Maximization,EM) 一般作为聚类算法(类似 kmeans 算法)用来知识挖掘

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数据挖掘的九定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...(2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐,数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 (5)Watkins’ Law:此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...(8)Value Law:数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值,换句话说技术手段再精妙,没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条,商业决定数据挖掘数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向,只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的,就本末倒置了。

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咖说数据挖掘的方法

1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法,即数据挖掘是对数据进行处理,并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物,是对数据进行利用的办法,也是大数据时代最具有挑战性的工作。...我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术,能够采集和存储大量的数据,可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少,数据挖掘技术是未来企业重要的技术。...数据挖掘作为一种数据应用的方法,要在使用过程中不断完善和改进,不断创新,及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...1.3 什么是文本挖掘 文本挖掘是从文本数据中抽取有意义或者有价值信息的一种数据处理技术。

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金融级漏洞挖掘思路总结

主要的web基本上大家都会,看全了,也没什么漏洞,剩下的没修的,也基本上是提交过的,web挖掘很困难。...不知道啥的编码/appbrand/pkg/ 拖到电脑里,在码云随便找一个反编译的工具,开始反编译,去寻找硬密码,经过几个小程序的寻找,从一个不太常用的小程序里找到了,开发没有删除的一些密码和账号,加一堆的路由...在吃饭的时候,使用支付宝付钱,思考是不是支付宝小程序也算作一个资产入口,也可以进行挖掘。...午休都没休,开始对着支付宝小程序进行抓包,果然出来了一个很奇怪的路径,就像开发不想让你看见的那些东西一样(错觉,应该是业务忘了更新),一打开路径,没错了,老业务,老系统,撞了运。产出了漏洞。...,各种路由的寻找收集,下次估计还会开,到时候看看能不能突破自己的思路,挖掘更多的漏洞。

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数据挖掘】互联网和金融,在数据挖掘上究竟存在什么样的区别?

---- 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。...一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ?...如果你想让你的分析和挖掘比较吸引眼球,请尽量往以上四个方面靠拢。 ? 三、互联网和金融数据挖掘的差异 博士后两年,对银行领域的数据挖掘有些基本的了解和认识,但是面对浩瀚的数据领域,也只能算刚刚入门。...很多时候,会很好奇互联网领域,做数据挖掘究竟是什么样的形态。 很早之前,就曾在知乎上提了个问题,“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘,究竟有什么的差异和不同”。...(四)应用场景 在应用场景上,两者之间也存在着非常的差异。 (1)金融领域 金融领域的数据挖掘,不同的细分行业(如银行和证券),也是存在差别的。 银行领域的统计建模。

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