数据挖掘如何助力金融数据分析?
银行金融市场收集的金融数据相对完整、可靠且质量高，为系统性数据分析和数据挖掘提供了支持。因此，可以列举以下几个典型案例 −
用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库设计和构建 − 银行金融记录需要构建数据仓库。必须使用多维数据分析方法来分析此类数据的一般特征。
例如，人们可以按月、按地区、按部门以及按多个要素查看债务和收入的变化，以及最大值、最小值、总计、平均值、趋势和其他统计数据。
贷款支付预测和客户信贷政策分析 − 贷款支付预测和客户信贷分析对银行业务至关重要。一些因素会对贷款偿还执行情况和用户信用评级产生或强或弱的影响。
数据挖掘方法(包括属性选择和属性相关性排序)可以帮助识别重要因素并删除不相关的因素。例如，与贷款偿还风险相关的因素包括贷款价值比、贷款期限、负债率(每月负债总额与每月总收入之比)、还款收入比、用户收入水平、教育水平、居住地区和信用记录。
客户分类和聚类以进行定向营销 − 分类和聚类技术可用于客户群识别和定向营销。例如，可以使用分类来识别可能影响用户银行决策的最重要因素。可以通过多维聚类方法识别具有相同贷款偿还行为的客户。这些可以帮助识别用户群体，将新用户与合适的客户群体联系起来，并促进有针对性的营销。
洗钱和其他金融犯罪的侦查 − 它可以侦查洗钱和其他金融犯罪，但必须整合来自多个数据库(如银行交易数据库、民事或州犯罪历史数据库)的数据，因为它们可能与研究相关。可以使用多种数据分析工具来检测异常模式，包括特定时期、特定客户群体的大量现金流。
有用的工具包括数据可视化工具(使用图表按时间和用户组显示交易活动)、链接分析工具(识别不同客户和活动之间的联系)、分类工具(过滤不相关的属性并对高度相关的属性进行排序)、聚类工具(对不同的方法进行分组)、异常值分析工具(检测异常的资金转移金额或多项活动)和序列设计分析工具(用于识别异常的访问序列)。
