大數據背景下數據挖掘技術在銀行中的應用分析

董欣格

伴隨著科技的快速發展，社會的各行各業，諸多領域都在積極的引進計算機技術，特別是在銀行，尤其如此。目前想要從海量的信息中快速的發掘出精準的自己想要獲取的消息，要較以往更加困難。而對于銀行來說，數據的是否精確和迅速基本決定了其發展前景，但是有相當大一部分銀行目前還沒有發現數據爆炸性增長所帶來的問題和挑戰。對此，相關的銀行工作人員必須加以重視，引進數據挖掘技術，實現銀行業的快速發展和可持續發展。本文作者，通過一定的數據考察和分析，撰寫此文，希望能夠對現在的銀行發展起到有效幫助。

隨著當今時代科技的快速發展和進步，計算機技術和大數據也日益成熟。因此對于銀行來說，如果想要不斷地精進業務，就需要積極建設相應基礎網絡，不斷地去改進計算機系統中的操作技術，建立一些專業的企業數據庫，還有主數據儲存庫等基礎設施。現在一些新興技術的發展，快速的增強了銀行掌握數據的能力。對于銀行來說，現在已經具有比較成熟可靠的產生，整合，儲存以及訪問數據的相應技術，無論是在外部數據，還是在內部數據，是非結構數據，還是結構數據，銀行都已經具有非常成熟的技術予以處理。因此，如果想要最大限度地實現大數據的價值，就需要銀行更加全面的去分析，挖掘數據的發展趨勢和效應的規律，并且運用到銀行運行中來。

一、大數據時代對銀行業的影響

隨著科技的發展，大數據的應用也越發廣泛，這樣的情況對于當今的銀行業產生了非常多的影響，并且促使其改變。對于企業文化發展的影響，主要包括下列幾方面，第一，銀行能夠接受非結構數據的存在，已經不再偏愛使用純凈數據和有條理數據，以及能夠允許少量的不精確數據的存在。第二，這種沖擊已經在迅速的擴大，逐漸從局部變為全部沖擊，因為大數據時代不同于以往的傳統時代，正因為其提供了大量的數據，因此廣泛全面的沖擊了現有的企業文明。第三，企業文化與數據逐漸由因果關系轉變為向關聯的關系，特別是面對著隨著社會主義市場經濟的發展，身處競爭日益激烈的市場大環境，商業銀行必須要認清大數據技術變革帶來的廣泛，深刻的影響，如此才能積極的應對金融互聯網的新的，巨大的挑戰。在當代的科學技術快速發展，大數據廣泛應用的前提下，銀行方面要充分的利用海量的數據。挖掘出對自己有價值的信息，能夠利用海量的大數據了解客戶的需求偏好，并且能夠對其提供相對的特應性服務，進而促進銀行企業的發展。

現在對于大數據技術的應用已經逐漸擴散到生活中的各個領域，現在線上支付已經非常普遍，這對于各個銀行的業務，特別是信貸業務和支付業務帶來了極大的沖擊和挑戰。用大數據技術進行數據分析，對于銀行決策來說，其優勢就是能夠讓銀行發展目標更加明確，便于其能夠快速的對于數據進行分析，了解當前的基礎信息。在時代的背景下，當代銀行面臨著全新的挑戰，一方面，大數據時代的發展和進步，要求銀行內部不斷地開發新的業務，提供新的產品，另一方面就是對于傳統數據的革新問題，現在要求傳統數據結構性能處理速度加快，因為數據化的發展使銀行每天需要面對海量的數據，由于數據的增長速度極快，并且規模迅速擴大，種類多樣，所以需要利用多種技術，多種算法對數據進行分析拆解數據類型。除了傳統的數字結構之外，現在還具有語音，視頻，文字，圖片相應形式，它具有非常高的實效性，因此更需要銀行根據時代的變化進行改革，加快數據的處理速度，利用其強大時效性，準確及時的進行數據處理和分析。

二、大數據背景下的數據挖掘技術

（一）數據挖掘概念

數據挖掘作為一種新的商業信息處理技術，始于20世紀80年代的美國，首先應用在金融、電信等領域進行使用;數據挖掘是目前數據科學領域以及人工智能數據庫領域研究的熱點問題，應用范圍極廣，涉及范圍廣泛，其主要特點是對已收集的海量數據進行抽取、預處理、分析、模型化、可視化處理，從數據中提取出有助于商業決策的關鍵性信息。

這里需要強調，數據本身不存在價值，數據作為載體所承載的信息具有極高的商業價值、變現價值。所謂的數據挖掘技術就是指在海量的數據中，揭示出隱含的先前不知道并且具有極高的潛在價值的信息的卓越過程。數據挖掘實質上是一種決策支持的基礎，它主要基于人工智能，機器學習，統計學以及其他的科技技術，它可以自主，高度自動化的分析企業的海量數據，并且從海量的數據之中作出歸納性推理，從而建立起有效的模式，能夠幫助相關決策者進行調整策略，降低風險，做出正確的決策。

（二）數據挖掘技術應用步驟

數據挖掘技術應用主要包括以下步驟：數據挖掘實際上就是在大量的數據中利用各種現行分析技術來建立數據之間的模型，或者是發現數據與數據之間關系的過程。可以通過預測數據之間的關系建立數據之間的模型，找到潛在的數據關系，發現這個數據被忽視的真正原因，從而加強數據挖掘的有效性，這是目前解決數據大爆炸的最有效方式。同時，數據挖掘其實是反復的一個過程，要求相關部門和銀行能夠對于數據挖掘產生足夠的重視，促進數據挖掘技術的快速進步。

1.在進行數據發掘的過程中，需要分析現行領域通過識別應用目標掌握相應知識。才能真正的識別用戶背景和用戶要求。在評估歷史數據，利用數據挖掘來不斷的滿足用戶需求的同時，制定合理的數據采集計劃。

2.數據挖掘不僅存在著處理大量數據的問題，同時也存在著處理冗余數據和噪音數據以及不完整數據的相應問題。具體的準備工作主要包括，對于大數據進行清理，對于現行的數據進行合成選擇，進行數據變換，規約數據以及數據的質量分析。

3.主要就是通過現有的數據和已經知道的知識建立一個準確的模型。這個模型能夠對于知識和數據進行有效的分析和描述，并且能夠應用于位置數據當中。對于銀行的業務具有一定的幫助，建模實際上就是把具體的一般規律或者是具體的相關經驗抽象出來形成一個分析模型。那么挖掘數據實質上就是根據這個抽象的模型對于數據進行分析處理和預測的過程。

4.評估模式。就是指通過相應的知識來表現出域用戶的具體要求，然后對于挖掘數據過程中的合理數據進行優化，直到符合要求和規范。