【摘 要】
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数据挖掘是一门汇集了数据库、数据仓库技术、机器学习、统计学等领域的技术和方法的交叉学科,它把广泛存在的、大量的数据转化为能够帮助各行业企业发掘出潜在的、有用的信
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数据挖掘是一门汇集了数据库、数据仓库技术、机器学习、统计学等领域的技术和方法的交叉学科,它把广泛存在的、大量的数据转化为能够帮助各行业企业发掘出潜在的、有用的信息和知识,从而帮助企业进行决策。银行业是一个信息驱动的行业,信息技术早已广泛渗透到金融行业各个机构、各项业务和各个环节,我国大多数商业银行已经建立并逐步完善了以会计核心系统为中心,以对公信贷管理系统、个人信贷管理系统、中间业务系统、管理会计系统、网上银行等系统为外围辅助系统的一套较为完整的信息管理体系。然而,面对银行业成指数递增的数据,如何有效的利用数据挖掘技术从海量历史数据中获取有用信息和知识,从而更有效防范风险,将成为今后我国银行业能否在国际竞争制胜的重要手段之一。本文在对当前应用成熟的一些数据挖掘理论和技术研究的基础上,简单介绍了我国商业银行的信贷管理体制及信贷管理系统的系统架构;之后着重阐述贷款风险评估相关的数据仓库应用方案以及数据挖掘技术应用于信贷管理系统中的贷款风险分类的方法,并对实验做了总结;最后讨论数据挖掘技术应用于国内商业银行的一些难点以及数据挖掘技术在其他领域的应用情况,并展望未来的研究工作。
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