基于數據挖掘金融數據分析方法研究

李清 人民大學信息學院 100000

針對于金融數據分析工作來說，將數據挖掘技術應用到其中能夠有效的提升該項工作的質量與效果，同時也能夠確保金融數據分析的水平得到優化，在此期間需要對于該項工作做出全面的分析與探索，并且確保數據挖掘技術能夠使用在金融分析工作當中，從而保證金融分析工作能夠為我國社會的發展做出更大的貢獻。

1.數據挖掘應用步驟分析

所謂的數據挖掘，其主要便是通過對于大量數據進行總結與分析，從而探索在數據背后所隱藏的信息，在這個過程當中需要對于計算機技術做出綜合應用，同時能夠通過數據統計、數據分析、情報檢索、分析系統以及模式識別等主動方法來實現數據挖掘的目標。總結來說，數據挖掘期間的一般步驟包括：定義問題、建立數據挖掘庫、分析數據、準備數據、建立模型、評價模型、實施等方面的過程。

（1）定義問題：在數據挖掘期間，最為重要的問題便是對于數據進行了解，同時明確其中的各項業務，對于索要挖掘的數據具有一個清晰且明確的定義，也就是說，明確在這個過程當中需要做什么，例如：在金融數據分析期間，想要做的主要事情便是對于金融數據做出分析，從而明確金融的走勢以及規律，隨后便可以基于以上問題建立相應的模型，確定所需要分析的問題。

（2）建立數據挖掘庫：在建立數據挖掘庫期間主要包含以下方面的步驟：數據收集、數據描述、數據選擇、數據質量評估以及數據整理，隨后對于其中的數據做出相應的合并與整合，同時構建出元數據，加載數據挖掘庫，并且在此期間對于數據挖掘庫做出維護。

（3）分析數據：在實踐當中，對于數據進行分析的目的主要便是預測數據影像最大的數據字段，同時決定是否需要定義導出字段，若是數據集包括成百上千的字段，在瀏覽分析期間對于以上數據的分析將會消耗較大的能力，這時便需要利用計算機技術來輔助處理以上數據【1】。

（4）數據準備：在建立模型之前該項工作是最后一項數據準備工作，在實踐當中，該項工作可以分為以下四個步驟，即：選擇變量、選擇記錄、創建新變量、轉換變量。

（5）建立模型：針對于建立模型來說，其屬于一個較為復雜的過程，同時在此期間需要考量到不同的模型，隨后判斷何種類型的模型比較有用。可以通過部分數據建立相應的模型，隨后用其余的數據來對于所建立的模型做出測試與驗證。有時候還有第三個數據集，其也被成為驗證集，在此期間測試集可能會受到模型特征的影響，在此期間便需要一個獨立的數據集來對于模型的準確性做出驗證。同時在測試期間還可以將數據模型分為兩個部分，一部分用于模型訓練、另外一個用于模型測試。

（6）評價模型：在模型構建完畢之后，還需要對于得到的結構做出評價，同時對于模型的價值做出解釋。在測試集當中所得到的準確率只對用于建立模型的數據有意義【2】。在應用期間，需要對于錯誤的類型做出全面的了解，同時明確由此所帶來的相關費用有多少。通過實踐證明，有效的模型與其正確性之間并沒有必然的聯系。基于此，直接在實際中的測試模型便顯得尤為重要，首先在小范圍內做出應用，取得測試數據之后，若是其能夠實現既定的效果，才能夠在大范圍內進行推廣。

（7）實施：在模型構建成功且驗證有效之后，便可以對其進行使用，在一般情況下有兩種使用的方式，第一種便是將其提供給分析人員作為參考，第二種便是將此模型應用到不同類型的數據集上面。

2.數據挖掘在金融數據分析當中的適用性分析

針對于數據挖掘的應用來說，其為我國的眾多行業發展帶來了較為顯著的提升，這使得人們的生活充滿了智能化。同時，數據挖掘在金融行業當中也取得了較為明顯的應用，并且其也具有適用性較為廣泛的特點，尤其使在保險、金融、電子商務以及電信方面取得了較好的效果。下面，本文將針對數據挖掘在金融數據分析當中應用的適用性做出系統性的分析闡述。

（1）風險控制：在金融數據分析當中，風險控制是其中一項重要的工作。在金融行業當中，不同的因素會對于貸款償還和客戶信用等級計算所產生的影響也不盡相同。針對于數據挖掘的方法來說，例如特征選擇以及屬性相關性計算，這樣能夠對于重要的因素和非相關因素有效的識別【3】。例如，與貨款償還風險相關的因素，包括貨款率、貸款期限、負債率、償還與收入比率、客戶收入水平、受教育程度、居住地區、信用歷史等等。在這之中償還與收入比率是主導因素，受教育水平和負債率則不是。在此期間，銀行可以根據以上方面因素對于貨款發放政策做出一定的調整，以便將貨款發放給那些曾被拒絕但根據關鍵因素分析，其基本信息顯示是相對低風險的申請者。

（2）交叉銷售：通過關聯分析，能夠有效的找出數據庫當中的隱藏關聯網，同時在銀行當中儲存了大量的客戶交易信息，其能夠對于客戶的收入水平、消費習慣、購買物品等方面的指標做出系統性的數據挖掘與分析，隨后便能夠得到客戶的潛在需求，這樣便能夠以此為據制定相關的政策與手段，從而提升銀行的經濟效益。隨后還能夠對于銀行的理財產品做出交叉分析，同時在其中找出關聯性較強的產品，這樣能夠對于客戶進行具有針對性的關聯營銷，從而提升銀行的業績，這在金融行業當中具有十分重要的意義。

3.基于數據挖掘的金融數據分析方法研究

針對于金融數據分析工作來說，其需要對于大量的數據做出分析與搜集，并且對于以上數據做出處理，大部分的銀行以及金融機構都能夠提供豐富的銀行服務、信用服務或者是投資服務，例如：個人存款、貸款、個人信用卡或者是基金投資等方面的服務。在此期間，由于交易的頻繁性，便需要從海量的數據當中進行數據的挖掘【4】。數據挖掘技術能夠有效的從這些信息當中獲取有效的信息，并且幫助監管部門以及投資部門做出有效的監督以及投資管理工作，同時也可對銀行部門描述客戶以往的需求趨勢具有幫助，并且能夠預測客戶的潛在需求，同時能夠對于潛在信譽度較差的客戶做出分析，這樣才能夠有效的減少銀行在開展信貸業務期間的財產損失。

3.1 財務報表舞弊檢測分析

針對于金融行業來說，財務報表舞弊檢測工作具有極為重要的作用，其能夠有效的發現財務報表當中所存在的問題，從而采取相應的措施做出應對。在當前金融行業當中，財務報表舞弊現象會造成極大的損失，同時這種情況的出現，也逐漸開始引起了行業內的重視。除了金融領域當中，在社會保障與福利業中財務舞弊行為也是普遍存在的一種現象，這種情況的產生，對于我國的公信力產生了極大的影響。同時在舞弊行為當中一般都會存在夸大財產、銷售額、利潤或者是低報債務以及開支等行為，雖然已經有部分企業開始制定相應的措施對于以上問題采取措施，但是仍然有公司已經找到可以繞開預防措施的方法，同時在審計部門當中也有可能會存在腐敗的現象，這便使該項工作的開展受到一定的局限【5】。而將數據挖掘技術應用在財務報表舞弊檢測工作當中，能夠有效的提升該項工作的質量，同時通過對于其中的數據進行收集，隨后建立相應的數據模型，確保模型的有效性之后便可以將財務報表當中的數據輸入到模型當中，隨后便能夠發現在其中所存在的問題，并且能夠針對問題所產生的原因采取相應的措施進行規避，從而全面確保財務報表的準確性。

3.2 企業財務分析領域

針對于數據挖掘來說，其能夠有效的幫助企業實現對于有效信息的發掘，同時也能夠保證企業在發展期間對于自身的金融實力做出全面的分析與探索，這樣才能夠全面提升企業財務管理力度。除此之外，通過數據挖掘技術，也能夠對于企業財務在未來的發展趨勢做出預測，從而確保企業所做出的決策具有一定程度的前瞻性，同時也能夠通過數據挖掘技術來對于高性能的計算機做出利用，通過計算機來解決傳統領域當中耗時耗力的金融問題，這樣才能夠有效的提升企業財務管理工作的質量與效率，進而確保企業能夠在市場競爭不斷劇烈的今天始終保持其核心競爭力。在數據挖掘技術當中有一種基于自適應人工神經系統網絡的數據挖掘算法，這種算法在實際應用期間取得了較好的應用，同時也令實際金融數據的分析工作當中一些棘手的問題得到解決【6】。在一定程度上來說，這種算法屬于一種前饋式算法，能夠在數據挖掘期間提供一個非線性的預測模型，能夠依照神經網絡結構且從訓練當中得到學習，這種方式相對于傳統的固定神經網絡具有諸多優勢，例如：結構規模大幅度減少、學習過程更快，發展前景更好等。人工神經網絡是一種使用復雜式識別機器學習算法的電腦程序，同時能夠在大型的數據庫中建立預測模型，在固定式算法當中神經元激活函數的選擇，都屬于固定的。在實踐應用期間，模型的性能在一定程度上會受到該函數選擇的影響，所以為了確保性能達到更佳，便需要在分析期間采用包含自由參數的自適應函數，這樣能夠有效的提升企業財務分析的質量與效果，從而確保企業能夠根據財務分析的結構來制定相應的生產發展策略，進而使企業能夠實現經濟效益穩定且高效的提升。

3.3 分布式結構處理

針對于數據挖掘來說，由于其在實際當中需要對于大規模的數據做出處理，所以在實際應用期間其對于運算速度的要求較高，在當前的金融行業當中，面臨龐大的數據處理需求，尤其是數據資料在各個機構之間共享的期間，更加需要做好數據處理工作。在傳統的處理方式上面，為了能夠有效的保證數據的完整性以及穩定性，通常會將數據進行集中控制。這種方式在一般情況下通過單一單元進行，通常為一部機器，基于此，人們提出了分布式計算來提升數據挖掘的效率。例如，在實踐當中為一個使用云軟件的開源工作和平臺提供分布式處理的能力。在此期間，數據挖掘能夠在大規模的數據當中提取或者是挖掘出有效的信息，并且這方面的知識在實踐當中具有一定潛在性的特征，只有通過深入的分析與挖掘的手段才能夠發現其中的有效信息【7】。在所需要處理數據數量較大的情況下，若是可以利用資源有限，便有可能會導致數據挖掘的實效性受損。基于此，為了有效的對于市場當中的動態做出相應的分析，便需要對于多重的資源做出整合，并且采用云計算的方式，對于互聯網上面分布的計算能力和儲存資源做出協調，即能力的不平衡性以及多樣性對于分布式計算的算法構架提出了更高的要求，這樣才能全面提升數據挖掘工作的質量，并且確保金融數據分析工作的質量達到更佳。在實踐應用期間，其具體可以分為以下兩步：第一，在開源的云平臺上面為真實的金融應用運行多個不同類型的虛擬機器從而對于其分析以及協處理方式做出調查 第二，建立能夠向不同終端分別發送待處理要求的機制。在以上過程當中，需要擁有用戶與用戶之間的通信，所以在實際應用期間也有必要建立相應的P2P網絡結構。通過以上方式，能夠有效的減少在數據挖掘期間的資源消耗并且能夠縮減數據挖掘的實踐，從而為金融行業提供有力的決策支持。

結束語：綜上所述，在金融數據工作當中，為了確保該項工作的質量達到更優，便需要對于該項工作做出系統性的分析，并且在該項工作當中融入數據挖掘的方式，這樣便能夠提升金融數據分析結論的可靠性與準確性，從而確保企業能夠全面提升對于自身資金的掌控能力。