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    大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行中的應(yīng)用分析

    2021-09-24 00:34董欣格
    今日財(cái)富 2021年30期
    關(guān)鍵詞:海量數(shù)據(jù)挖掘信用

    董欣格

    伴隨著科技的快速發(fā)展,社會(huì)的各行各業(yè),諸多領(lǐng)域都在積極的引進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù),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(fā)掘出精準(zhǔn)的自己想要獲取的消息,要較以往更加困難。而對(duì)于銀行來說,數(shù)據(jù)的是否精確和迅速基本決定了其發(fā)展前景,但是有相當(dāng)大一部分銀行目前還沒有發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)爆炸性增長所帶來的問題和挑戰(zhàn)。對(duì)此,相關(guān)的銀行工作人員必須加以重視,引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)的快速發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展。本文作者,通過一定的數(shù)據(jù)考察和分析,撰寫此文,希望能夠?qū)ΜF(xiàn)在的銀行發(fā)展起到有效幫助。

    隨著當(dāng)今時(shí)代科技的快速發(fā)展和進(jìn)步,計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)也日益成熟。因此對(duì)于銀行來說,如果想要不斷地精進(jìn)業(yè)務(wù),就需要積極建設(shè)相應(yīng)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),不斷地去改進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的操作技術(shù),建立一些專業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫,還有主數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫等基礎(chǔ)設(shè)施?,F(xiàn)在一些新興技術(shù)的發(fā)展,快速的增強(qiáng)了銀行掌握數(shù)據(jù)的能力。對(duì)于銀行來說,現(xiàn)在已經(jīng)具有比較成熟可靠的產(chǎn)生,整合,儲(chǔ)存以及訪問數(shù)據(jù)的相應(yīng)技術(shù),無論是在外部數(shù)據(jù),還是在內(nèi)部數(shù)據(jù),是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),還是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),銀行都已經(jīng)具有非常成熟的技術(shù)予以處理。因此,如果想要最大限度地實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,就需要銀行更加全面的去分析,挖掘數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)和效應(yīng)的規(guī)律,并且運(yùn)用到銀行運(yùn)行中來。

    一、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)銀行業(yè)的影響

    隨著科技的發(fā)展,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越發(fā)廣泛,這樣的情況對(duì)于當(dāng)今的銀行業(yè)產(chǎn)生了非常多的影響,并且促使其改變。對(duì)于企業(yè)文化發(fā)展的影響,主要包括下列幾方面,第一,銀行能夠接受非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的存在,已經(jīng)不再偏愛使用純凈數(shù)據(jù)和有條理數(shù)據(jù),以及能夠允許少量的不精確數(shù)據(jù)的存在。第二,這種沖擊已經(jīng)在迅速的擴(kuò)大,逐漸從局部變?yōu)槿繘_擊,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代不同于以往的傳統(tǒng)時(shí)代,正因?yàn)槠涮峁┝舜罅康臄?shù)據(jù),因此廣泛全面的沖擊了現(xiàn)有的企業(yè)文明。第三,企業(yè)文化與數(shù)據(jù)逐漸由因果關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)橄蜿P(guān)聯(lián)的關(guān)系,特別是面對(duì)著隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,身處競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)大環(huán)境,商業(yè)銀行必須要認(rèn)清大數(shù)據(jù)技術(shù)變革帶來的廣泛,深刻的影響,如此才能積極的應(yīng)對(duì)金融互聯(lián)網(wǎng)的新的,巨大的挑戰(zhàn)。在當(dāng)代的科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的前提下,銀行方面要充分的利用海量的數(shù)據(jù)。挖掘出對(duì)自己有價(jià)值的信息,能夠利用海量的大數(shù)據(jù)了解客戶的需求偏好,并且能夠?qū)ζ涮峁┫鄬?duì)的特應(yīng)性服務(wù),進(jìn)而促進(jìn)銀行企業(yè)的發(fā)展。

    現(xiàn)在對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)逐漸擴(kuò)散到生活中的各個(gè)領(lǐng)域,現(xiàn)在線上支付已經(jīng)非常普遍,這對(duì)于各個(gè)銀行的業(yè)務(wù),特別是信貸業(yè)務(wù)和支付業(yè)務(wù)帶來了極大的沖擊和挑戰(zhàn)。用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,對(duì)于銀行決策來說,其優(yōu)勢(shì)就是能夠讓銀行發(fā)展目標(biāo)更加明確,便于其能夠快速的對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,了解當(dāng)前的基礎(chǔ)信息。在時(shí)代的背景下,當(dāng)代銀行面臨著全新的挑戰(zhàn),一方面,大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展和進(jìn)步,要求銀行內(nèi)部不斷地開發(fā)新的業(yè)務(wù),提供新的產(chǎn)品,另一方面就是對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的革新問題,現(xiàn)在要求傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性能處理速度加快,因?yàn)閿?shù)據(jù)化的發(fā)展使銀行每天需要面對(duì)海量的數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)的增長速度極快,并且規(guī)模迅速擴(kuò)大,種類多樣,所以需要利用多種技術(shù),多種算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析拆解數(shù)據(jù)類型。除了傳統(tǒng)的數(shù)字結(jié)構(gòu)之外,現(xiàn)在還具有語音,視頻,文字,圖片相應(yīng)形式,它具有非常高的實(shí)效性,因此更需要銀行根據(jù)時(shí)代的變化進(jìn)行改革,加快數(shù)據(jù)的處理速度,利用其強(qiáng)大時(shí)效性,準(zhǔn)確及時(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

    二、大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    (一)數(shù)據(jù)挖掘概念

    數(shù)據(jù)挖掘作為一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),始于20世紀(jì)80年代的美國,首先應(yīng)用在金融、電信等領(lǐng)域進(jìn)行使用;數(shù)據(jù)挖掘是目前數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及人工智能數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題,應(yīng)用范圍極廣,涉及范圍廣泛,其主要特點(diǎn)是對(duì)已收集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、預(yù)處理、分析、模型化、可視化處理,從數(shù)據(jù)中提取出有助于商業(yè)決策的關(guān)鍵性信息。

    這里需要強(qiáng)調(diào),數(shù)據(jù)本身不存在價(jià)值,數(shù)據(jù)作為載體所承載的信息具有極高的商業(yè)價(jià)值、變現(xiàn)價(jià)值。所謂的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在海量的數(shù)據(jù)中,揭示出隱含的先前不知道并且具有極高的潛在價(jià)值的信息的卓越過程。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵸|(zhì)上是一種決策支持的基礎(chǔ),它主要基于人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué)以及其他的科技技術(shù),它可以自主,高度自動(dòng)化的分析企業(yè)的海量數(shù)據(jù),并且從海量的數(shù)據(jù)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(guān)決策者進(jìn)行調(diào)整策略,降低風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。

    (二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用步驟

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用主要包括以下步驟:數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H上就是在大量的數(shù)據(jù)中利用各種現(xiàn)行分析技術(shù)來建立數(shù)據(jù)之間的模型,或者是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的過程。可以通過預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系建立數(shù)據(jù)之間的模型,找到潛在的數(shù)據(jù)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)被忽視的真正原因,從而加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘的有效性,這是目前解決數(shù)據(jù)大爆炸的最有效方式。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是反復(fù)的一個(gè)過程,要求相關(guān)部門和銀行能夠?qū)τ跀?shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生足夠的重視,促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速進(jìn)步。

    1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘的過程中,需要分析現(xiàn)行領(lǐng)域通過識(shí)別應(yīng)用目標(biāo)掌握相應(yīng)知識(shí)。才能真正的識(shí)別用戶背景和用戶要求。在評(píng)估歷史數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘來不斷的滿足用戶需求的同時(shí),制定合理的數(shù)據(jù)采集計(jì)劃。

    2.數(shù)據(jù)挖掘不僅存在著處理大量數(shù)據(jù)的問題,同時(shí)也存在著處理冗余數(shù)據(jù)和噪音數(shù)據(jù)以及不完整數(shù)據(jù)的相應(yīng)問題。具體的準(zhǔn)備工作主要包括,對(duì)于大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理,對(duì)于現(xiàn)行的數(shù)據(jù)進(jìn)行合成選擇,進(jìn)行數(shù)據(jù)變換,規(guī)約數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析。

    3.主要就是通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和已經(jīng)知道的知識(shí)建立一個(gè)準(zhǔn)確的模型。這個(gè)模型能夠?qū)τ谥R(shí)和數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析和描述,并且能夠應(yīng)用于位置數(shù)據(jù)當(dāng)中。對(duì)于銀行的業(yè)務(wù)具有一定的幫助,建模實(shí)際上就是把具體的一般規(guī)律或者是具體的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)抽象出來形成一個(gè)分析模型。那么挖掘數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上就是根據(jù)這個(gè)抽象的模型對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理和預(yù)測(cè)的過程。

    4.評(píng)估模式。就是指通過相應(yīng)的知識(shí)來表現(xiàn)出域用戶的具體要求,然后對(duì)于挖掘數(shù)據(jù)過程中的合理數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,直到符合要求和規(guī)范。

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