基于數據挖掘的金融數據分析方法研究

近年來，各式各樣的數據庫隨著信息時代的發展得以建立，海量的數據信息也爆炸式的充斥到了人們的生產生活之中。這些數據信息中隱藏著了大量有用的知識，但傳統的人工閱讀或數據檢索方式不能有效將這些知識從不同層次的信息中提取出來，造成了嚴重的數據信息資源浪費。再從金融行業的角度來看，其使有關單位坐失良機的同時大大降低經濟效益。為減少損失，我國金融領域研究人員將數據挖掘應用到了信息處理之中并取得了很好的成效。利用數據挖掘中的數理統計、回歸分析以及分類聚類等方法可以快速對數據信息進行分析，將海量的金融數據自動、智能的轉化為有用的金融知識，為金融行業未來發展決策的制定提供了大量的信息參考，使金融行業有關單位的未來發展戰略更具有效性、科學性。根據國內外發展形勢來看，當前數據挖掘在國外金融領域應用較多但在國內卻還處于起步階段。因此，現階段最重要的任務就是充分利用好數據挖掘進行金融數據分析以促使我國經濟穩步發展。

一、數據挖掘基本內容

數據挖掘DM（Data Mining）實質上就是對數據庫內的數據信息進行處理的過程。這樣做的目的是從大量不完整的、模糊的、混亂的和隨機的數據中提取不為人知但可能有用的潛在信息和知識。具體來說，數據挖掘是數據庫知識發現KDD（Knowledge-Discovery in Databases）中的一個重要步驟，其以人工智能技術、機器學習技術以及統計學相關技術為手段對原有海量數據進行高度自動化的分析、歸納與推理，從中挖掘出潛在的信息并預測未知的行為，改變“人們在數據中淹沒卻又極度渴望知識”的數據信息資源浪費不利局面。數據庫知識發現是由機器學習技術與數據庫技術相互交融促進而產生的學科，因為知識發現過程使用的數據來自真實的數據庫且需要處理的數據量可能相當大，所以數據挖掘的效率和可擴展性對其處理過程尤其重要。

二、基于數據挖掘的金融數據分析常用方法

數據挖掘是當前信息時代分析處理金融數據的有力手段。其既是一種對金融信息數據庫內大量、復雜、模糊、隨機的信息和知識的處理過程，又是一種為發展決策提供數據依據的過程。當前常用的金融信息數據挖掘辦法較多且主要包括分類法、聚類法、回歸分析法、關聯規則法以及神經網絡法等，這幾種數據挖掘辦法從不同角度對金融信息進行了深入、全面地分析。

（一）分類法

分類法指的就是利用分類模型，對金融信息數據庫中一組具有相同特點的數據對象劃分成為不同類型，其目的就是為了將數據庫中的數據項映射道不同的數據類別之中。其可以在消費者分類、消費者滿意度分析以及消費者消費傾向預測中得以運用。例如某汽車銷售廠商可以根據消費者對汽車的喜歡程度進行人員分類，這樣銷售人員就可以根據不同情況有針對性地向那些喜愛汽車的消費者進行營銷宣傳，在滿足消費者不同需求的同時提高廠商經濟效益。

（二）聚類法

聚類法與分類法類似但也存在不同，聚類法指的是把一組金融數據按照相同特點和差異特點分成不同的幾個類別，其目的是使不同類別間的數據信息值盡可能的有差異、同一類別間的數據信息值盡可能的一致，

（三）回歸分析法

回歸分析能夠反映金融信息數據庫的數據屬性，通過數據映射關系的函數表達式檢測屬性值之間的依賴關系，其主要研究方向為數據間關系和數據序列的預測。其在當前的市場營銷中具有極強的現實應用意義。例如相關企業可以利用回歸分析方法對本季度的生產銷售情況進行預算，并以此為依據對下一季度的經濟形勢和營銷手段做出預測和安排。通過對金融信息數據庫進行回歸分析可以明確不同消費者的行為模式和行為規律，按照這些不同將消費者劃分為不同群體以實現差別化服務。

（四）關聯規則法

關聯規則法指的就是根據數據項之間的聯系由一個數據項推出另一個或者多個數據項的辦法。運用關聯規則法開展金融數據挖掘可分為兩個階段，第一階段是在海量的金融數據信息中心挖掘出全部高頻項目組，第二階段是根據高頻項目組自身具備的關聯性推出其他項目類別。關聯規則法當前已經被廣泛應用于消費者消費需求的預測之中。例如，銀行根據消費者消費情況在自動存取款機上捆綁其可能感興趣的信息來供其參考，這在大大提高消費者滿意度的同時改善了銀行的營銷管理水平。

（五）神經網絡方法

神經網絡方法是一種集自動處理、分塊儲存、高容錯度等優勢為一身的先進人工智能技術。因神經網絡法能夠高效處理那些模糊度高、內容不完整、層次不分明的數據信息，其當前已經被廣泛應用于金融信息數據庫的處理工作之中。神經網絡法主要分為三類，第一類是以函數型網絡為代表用于數據分類預測的前饋式神經網絡模型，第二種是以離散型和連續型網絡為代表用于優化算法的反饋式神經網絡模型，第三種是以ART 模型為代表的聚類組織映射方法。雖然神經網絡方法具有多種算法模型，但因沒有統一的使用規則使其在金融數據分析中的應用不是很普遍。

三、基于數據挖掘的金融數據分析方法具體應用

在大量的數據中搜集、尋找、發現有效信息是金融行業開展工作內在需要。利用好數據挖掘可以使信息開發工作更為便捷，幫助金融部門科學預測未來發展趨勢的同時使發展決策的制定更加有理有據。

（一）銀行貸款償還預測

銀行是需要利用數據挖掘深入分析數據信息的金融機構。銀行的借貸業務范圍很廣，有必要提前對貸款償還進行預測以確保貸款能夠按時收回。對根據客戶信息開展貸款償還預測還可以更好地鑒別客戶信用數據，減少銀行貸款損失的同時實現經濟效益最大化。借貸業務和信用卡交易對銀行來說都是必不可少的，但是貸款的償還和客戶信用等級評價會受到許多因素的影響，其中包括貸款利率、貸款期限、借貸人收入水平、借貸人受教育程度、借貸人償還水平等。而金融數據挖掘的應用可以將其中的無關因素很好的剔除出去。利用數據挖掘對上述因素進行分析可以發現借貸人受教育水平和貸款期限與償還速度之間的聯系不是很大，而償還收入水平和借貸人收入水平是較為重要的因素，這時銀行就可以根據借貸人的收入、償還水平來制定相關貸款策略并開展借貸工作。

（二）金融犯罪案件偵破

我國金融領域的犯罪率較高且案件通常難以偵破，當前只能將多個數據庫中信息提取并匯總才能很好地偵破金融犯罪案件。利用數據挖掘技術檢測金融數據信息庫中的信息以明確短時間內發生的大量資金交易行為，過濾掉其中無關因素后運用可視化分析方法對交易行為以及相關聯系人進行有效分析，進而為偵查人員提供偵查思路、明確偵查方向。此外，利用數據挖掘還可以對金融犯罪行為進行事先預判，有效制止金融犯罪的同時減少了國家財產的損失。例如，某企業在短時間內向不明海外賬戶進行多次匯款，這時我們就可以利用數據挖掘深入分析其這一行為是否正當合理，通過進一步的調查明確這一行為是否屬于金融犯罪，若屬于應及時將有關數據調查結果送至監察機關予以處理。

（三）有效開展定向活動

利用數據挖掘對客戶信息進行分類可以幫助銀行更好地開展業務工作、推動客戶進行定向消費、提高銀行的經濟效益。在實際工作過程中，銀行可以篩選出那些收入水平較高、資產狀況穩定且有投資意向的客戶，并根據這些客戶的喜好與不同需求有針對性地開展定向業務活動，這樣在提高銀行業務水平的同時滿足了客戶的現實需求，真正實現銀行與客戶之間的互利共贏。但上述工作有效開展的基礎在于科學地利用金融數據挖掘技術。沒有數據挖掘就無法準確地開展定向服務活動。例如對200 個客戶開展相關項目投資的定向活動，這時如果不能將金融信息數據挖掘應用其中，銀行就只能進行電話溝通一一了解這200 個客戶的具體想法，浪費大量時間和精力的同時極大程度的降低了銀行的整體工作效率。而利用金融信息數據挖掘辦法可以對這200 個客戶進行準確分類，明確其中有投資意向的客戶并針對其喜好開展定向業務介紹，使得客戶對相關業務活動有具體了解的同時大幅度地提高了銀行的工作效率。

四、結語

綜上所述，數據挖掘已廣泛應用于我國金融行業信息數據處理的工作之中，其在幫助金融部門在白熱化的市場競爭中占據先機同時顯現出了巨大的應用價值。當前世界正經歷著百年未有之大變局，全球經濟一體化給我國金融業帶來巨大挑戰的同時也帶來了更多的發展機遇。因此我們要科學分析金融形勢、把握經濟發展大勢，持續深化數據挖掘和金融數據分析的融合，更好地發揮出金融數據分析方法的重要作用。同時還要加快金融行業體系結構轉型升級，構建良好的金融發展新格局，以更高的治理能力和管理水平推動我國金融領域邁上新的臺階。