基于数据挖掘的金融数据分析方法研究

近年来，各式各样的数据库随着信息时代的发展得以建立，海量的数据信息也爆炸式的充斥到了人们的生产生活之中。这些数据信息中隐藏着了大量有用的知识，但传统的人工阅读或数据检索方式不能有效将这些知识从不同层次的信息中提取出来，造成了严重的数据信息资源浪费。再从金融行业的角度来看，其使有关单位坐失良机的同时大大降低经济效益。为减少损失，我国金融领域研究人员将数据挖掘应用到了信息处理之中并取得了很好的成效。利用数据挖掘中的数理统计、回归分析以及分类聚类等方法可以快速对数据信息进行分析，将海量的金融数据自动、智能的转化为有用的金融知识，为金融行业未来发展决策的制定提供了大量的信息参考，使金融行业有关单位的未来发展战略更具有效性、科学性。根据国内外发展形势来看，当前数据挖掘在国外金融领域应用较多但在国内却还处于起步阶段。因此，现阶段最重要的任务就是充分利用好数据挖掘进行金融数据分析以促使我国经济稳步发展。

一、数据挖掘基本内容

数据挖掘DM（Data Mining）实质上就是对数据库内的数据信息进行处理的过程。这样做的目的是从大量不完整的、模糊的、混乱的和随机的数据中提取不为人知但可能有用的潜在信息和知识。具体来说，数据挖掘是数据库知识发现KDD（Knowledge-Discovery in Databases）中的一个重要步骤，其以人工智能技术、机器学习技术以及统计学相关技术为手段对原有海量数据进行高度自动化的分析、归纳与推理，从中挖掘出潜在的信息并预测未知的行为，改变“人们在数据中淹没却又极度渴望知识”的数据信息资源浪费不利局面。数据库知识发现是由机器学习技术与数据库技术相互交融促进而产生的学科，因为知识发现过程使用的数据来自真实的数据库且需要处理的数据量可能相当大，所以数据挖掘的效率和可扩展性对其处理过程尤其重要。

二、基于数据挖掘的金融数据分析常用方法

数据挖掘是当前信息时代分析处理金融数据的有力手段。其既是一种对金融信息数据库内大量、复杂、模糊、随机的信息和知识的处理过程，又是一种为发展决策提供数据依据的过程。当前常用的金融信息数据挖掘办法较多且主要包括分类法、聚类法、回归分析法、关联规则法以及神经网络法等，这几种数据挖掘办法从不同角度对金融信息进行了深入、全面地分析。

（一）分类法

分类法指的就是利用分类模型，对金融信息数据库中一组具有相同特点的数据对象划分成为不同类型，其目的就是为了将数据库中的数据项映射道不同的数据类别之中。其可以在消费者分类、消费者满意度分析以及消费者消费倾向预测中得以运用。例如某汽车销售厂商可以根据消费者对汽车的喜欢程度进行人员分类，这样销售人员就可以根据不同情况有针对性地向那些喜爱汽车的消费者进行营销宣传，在满足消费者不同需求的同时提高厂商经济效益。

（二）聚类法

聚类法与分类法类似但也存在不同，聚类法指的是把一组金融数据按照相同特点和差异特点分成不同的几个类别，其目的是使不同类别间的数据信息值尽可能的有差异、同一类别间的数据信息值尽可能的一致，

（三）回归分析法

回归分析能够反映金融信息数据库的数据属性，通过数据映射关系的函数表达式检测属性值之间的依赖关系，其主要研究方向为数据间关系和数据序列的预测。其在当前的市场营销中具有极强的现实应用意义。例如相关企业可以利用回归分析方法对本季度的生产销售情况进行预算，并以此为依据对下一季度的经济形势和营销手段做出预测和安排。通过对金融信息数据库进行回归分析可以明确不同消费者的行为模式和行为规律，按照这些不同将消费者划分为不同群体以实现差别化服务。

（四）关联规则法

关联规则法指的就是根据数据项之间的联系由一个数据项推出另一个或者多个数据项的办法。运用关联规则法开展金融数据挖掘可分为两个阶段，第一阶段是在海量的金融数据信息中心挖掘出全部高频项目组，第二阶段是根据高频项目组自身具备的关联性推出其他项目类别。关联规则法当前已经被广泛应用于消费者消费需求的预测之中。例如，银行根据消费者消费情况在自动存取款机上捆绑其可能感兴趣的信息来供其参考，这在大大提高消费者满意度的同时改善了银行的营销管理水平。

（五）神经网络方法

神经网络方法是一种集自动处理、分块储存、高容错度等优势为一身的先进人工智能技术。因神经网络法能够高效处理那些模糊度高、内容不完整、层次不分明的数据信息，其当前已经被广泛应用于金融信息数据库的处理工作之中。神经网络法主要分为三类，第一类是以函数型网络为代表用于数据分类预测的前馈式神经网络模型，第二种是以离散型和连续型网络为代表用于优化算法的反馈式神经网络模型，第三种是以ART 模型为代表的聚类组织映射方法。虽然神经网络方法具有多种算法模型，但因没有统一的使用规则使其在金融数据分析中的应用不是很普遍。

三、基于数据挖掘的金融数据分析方法具体应用

在大量的数据中搜集、寻找、发现有效信息是金融行业开展工作内在需要。利用好数据挖掘可以使信息开发工作更为便捷，帮助金融部门科学预测未来发展趋势的同时使发展决策的制定更加有理有据。

（一）银行贷款偿还预测

银行是需要利用数据挖掘深入分析数据信息的金融机构。银行的借贷业务范围很广，有必要提前对贷款偿还进行预测以确保贷款能够按时收回。对根据客户信息开展贷款偿还预测还可以更好地鉴别客户信用数据，减少银行贷款损失的同时实现经济效益最大化。借贷业务和信用卡交易对银行来说都是必不可少的，但是贷款的偿还和客户信用等级评价会受到许多因素的影响，其中包括贷款利率、贷款期限、借贷人收入水平、借贷人受教育程度、借贷人偿还水平等。而金融数据挖掘的应用可以将其中的无关因素很好的剔除出去。利用数据挖掘对上述因素进行分析可以发现借贷人受教育水平和贷款期限与偿还速度之间的联系不是很大，而偿还收入水平和借贷人收入水平是较为重要的因素，这时银行就可以根据借贷人的收入、偿还水平来制定相关贷款策略并开展借贷工作。

（二）金融犯罪案件侦破

我国金融领域的犯罪率较高且案件通常难以侦破，当前只能将多个数据库中信息提取并汇总才能很好地侦破金融犯罪案件。利用数据挖掘技术检测金融数据信息库中的信息以明确短时间内发生的大量资金交易行为，过滤掉其中无关因素后运用可视化分析方法对交易行为以及相关联系人进行有效分析，进而为侦查人员提供侦查思路、明确侦查方向。此外，利用数据挖掘还可以对金融犯罪行为进行事先预判，有效制止金融犯罪的同时减少了国家财产的损失。例如，某企业在短时间内向不明海外账户进行多次汇款，这时我们就可以利用数据挖掘深入分析其这一行为是否正当合理，通过进一步的调查明确这一行为是否属于金融犯罪，若属于应及时将有关数据调查结果送至监察机关予以处理。

（三）有效开展定向活动

利用数据挖掘对客户信息进行分类可以帮助银行更好地开展业务工作、推动客户进行定向消费、提高银行的经济效益。在实际工作过程中，银行可以筛选出那些收入水平较高、资产状况稳定且有投资意向的客户，并根据这些客户的喜好与不同需求有针对性地开展定向业务活动，这样在提高银行业务水平的同时满足了客户的现实需求，真正实现银行与客户之间的互利共赢。但上述工作有效开展的基础在于科学地利用金融数据挖掘技术。没有数据挖掘就无法准确地开展定向服务活动。例如对200 个客户开展相关项目投资的定向活动，这时如果不能将金融信息数据挖掘应用其中，银行就只能进行电话沟通一一了解这200 个客户的具体想法，浪费大量时间和精力的同时极大程度的降低了银行的整体工作效率。而利用金融信息数据挖掘办法可以对这200 个客户进行准确分类，明确其中有投资意向的客户并针对其喜好开展定向业务介绍，使得客户对相关业务活动有具体了解的同时大幅度地提高了银行的工作效率。

四、结语

综上所述，数据挖掘已广泛应用于我国金融行业信息数据处理的工作之中，其在帮助金融部门在白热化的市场竞争中占据先机同时显现出了巨大的应用价值。当前世界正经历着百年未有之大变局，全球经济一体化给我国金融业带来巨大挑战的同时也带来了更多的发展机遇。因此我们要科学分析金融形势、把握经济发展大势，持续深化数据挖掘和金融数据分析的融合，更好地发挥出金融数据分析方法的重要作用。同时还要加快金融行业体系结构转型升级，构建良好的金融发展新格局，以更高的治理能力和管理水平推动我国金融领域迈上新的台阶。