数据挖掘在商业信息服务中的应用

李治

摘要：该文首先对数据挖掘进行一个基本的介绍，然后以商业银行为例，对数据挖掘在商业银行信息服务中的应用进行探究。

关键词：数据挖掘；商业信息服务；商业银行；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）05-0009-01

在现代商业信息服务环境中，信息越来越密集且越来越信息化，企业要想在日益激烈的市场竞争中稳定的发展，就必须要在深入分析大量的业务数据后，将有利于商业运作的信息提取出来，使企业自身的决策能力提高。而数据挖掘作为一种能够对大量业务数据进行系统的分析与检查的工具，能够帮助商业企业从不断更新与积累的数据中将有价值的信息有效的提取出来，它能以商业企业的既定业务目标为主要依据，对商业环境中大量的数据进行收集与分析，然后从中提取出关键性的数据与信息，从而为科学的商业决策活动提供有效的信息服务。

1 数据挖掘的基本介绍

1.1 数据挖掘的基本概念

数据挖掘又被称为是数据采矿或者是资料勘探，从大量庞杂的数据中将隐藏在这些数据中有着特殊或特定关系信息自动搜索出来的过程就是数据挖掘。数据挖掘是从一个新的角度将各种的信息技术融合在一起并不断发展而得来的。

1.2 数据挖掘的常用算法

1）神经网络算法

神经网络算法是指模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算一种算法。

2） 遗传算法

遗传算法是一种仿生全局优化方法，是一种基于遗传机理与生物自然选择的随机搜索算法。

3）覆盖正例排斥反例方法

这一算法是通过对所有正例进行覆盖、将所有反例排斥的思想来寻找其中的有效规则。首先会在正例集合中任意的将一个种子选取出来，然后在反例集合中逐个进行比较，最后保留与字段取值构成的选择子相反部分，相容部分则舍去。

4） 决策树算法

一般情况下决策树算法都是用于预测模型的计算。它主要是通过有目的对大量数据进行分类，然后将其中一些潜在的或有价值的信息找出来。由于这种算法具有分类速度快、描述简单等优点，因而在大规模的信息处理中非常适用。

2 数据挖掘在商业银行信息服务中的应用

数据挖掘作为一种专业的数据处理技术现已广泛的应用与商业信息服务中，其中在商业银行的信息服务中数据挖掘也有着广泛的应用，主要应用于银行风险评估、金融监管以及商业竞争情报系统建立等方面。

2.1 银行风险评估与控制信息服务

商业银行作为较典型的金融行业，风险无时无刻存在于日常的运行过程中，且商业银行自身的发展与运营也会受到这些风险的影响，商业银行要想实现长远发展就必须加强对其面临的各种风险进行评估，同时数据挖掘又能保证对商业银行风险的科学评估得以实现。且在实际的风险评估中，数据挖掘经常使用的方法有模糊理论、粗糙集以及遗传算法等，并通过最终异常点来实现风险评估。

信用风险是商业银行所面临的最典型且最严重的风险，其中信用风险中又存在恶意透支、贷款无法收回以及信用卡诈骗等风险。在数据挖掘中信用风险评估最有效的算法就是决策树算法与神经网络算法，主要就是将风险评估的分类工作做好，为工作人员对高风险客户与优质客户的划分提供有效信息依据。

2.2 金融监管

如今，金融市场的发展速度越来越快，要想使金融市场的正常运行得到有效保证，并对各种市场风险进行预防，就必须要有强有力的金融监管。目前，在金融监管方面数据挖掘主要集中应用于反洗钱方面，主要应用的技术包括聚类分析、孤立点分析、分类研究以及序列模式挖掘等。其中较为典型的代表有澳大利亚交易分析与报告中心采用数据挖掘开发的Sereen IT系统，可实现可疑交易信息的自动筛选；美国金融犯罪执法网采用数据挖掘开发的FAIS系统，可实现对可疑交易信息进行自动分析与评估，从而对洗钱行为进行有效的侦探。

2.3 商业竞争情报系统的建立

在21世纪的今天，商业银行之间的竞争力越来越激烈，商业银行要想在日趋激烈的竞争中更好、更稳定的发展就一定要 （下转第14页）

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建立竞争情报系统，只有真正做到知己知彼。才能实现百战不殆，在商业竞争情报系统的建立中数据挖掘能够有效地将其效用发挥出来。目前各种各样的报告与文本都经常会出现在商业竞争情报系统的建立中，数据挖掘中的关联分析技术能够有效地将报告与文本中的相关信息准确的找出来。工作人员用数据挖掘中的关联分析技术来分析报告与文本中的关键字，也能将各种信息数据之间的隐含关系准确的找出来，对竞争对手进行全面的了解与认识。在激烈的市场竞争中，提升企业自身竞争了、实现企业自身长远发展的必然措施就是充分的认识竞争对手，并对竞争对手的实际情况进行充分的了解。

3 结束语

随着数据挖掘在商业信息服务中的不断应用，相信数据挖掘的潜力会受到极大程度的激发，数据挖掘的在商业信息服务中的应用也会得到进一步推进，从而实现在未来逐渐激烈的市场竞争中，应用数据挖掘就能够更快地获得有效的信息服务，并保证获得的商业机会也更多。

参考文献：

[1] 庞英智. Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 情报科学， 2011（2）： 235-240.

[2] 陈敏. 数据挖掘技术在商业银行中的应用[J]. 中国管理信息化， 2011（9）： 59-62.

[3] 蔺莉， 潘浩. Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 电脑知识与技术， 2010（4）： 816-818.

[4] 张润， 周大镯. 电子商务中Web数据挖掘技术应用探讨[J]. 中国西部科技， 2010（20）： 11-13.

[5] 赵鑫. 数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用[J]. 商， 2013（16）： 175.