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数据挖掘给金融行业带来了什么（二）

2019-01-18

在上面的文章中我们给大家介绍了大数据以及数据挖掘给金融行业带来的改变以及数据挖掘中的算法内容，而数据挖掘的算法内容有很多，我们在上面的文章中只给大家介绍了两种，在这一篇文章中我们继续给大家介绍更多的内容。

首先就是支持向量机和多目标线性规划，支持向量机和多目标线性规划都是基于最优化数据挖掘的方法。在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特定优势，能够推广到各种分类问题。目前最优化数据挖掘方法已经在个人信用评分、客户流失管理、金融衍生品结算风险管理等金融大数据挖掘项目中成功应用。而聚类算法主要有层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法。K-means 方法将n 个对象根据它们的属性分为K个簇。可能大家听说过最有名的就是啤酒与尿布的购物案例，其实这个案例就是关联规则中的案例，而在金融领域中，借鉴这样的思想实现捆绑营销并非难事。关联规则算法中最流行的Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法，能够找到所有支持度大于最小支持度的项集，即频繁项集。

当然，在数据挖掘的方法和技术中很多都是可以应用于大数据时代企业决策模式的重新制定。其中最重要的方法之一是跨行业数据挖掘过程标准。它是一个通用的数据挖掘框架，已普遍被许多数据分析的软件公司采用。在大数据背景下可以适用，只不过处理的是更大、更复杂的大数据。

那么数据挖掘在银行业有什么用途呢？在银行业，大数据时代再次挑战了银行的数据驾驭能力。除了传统的结构化数据，来自物联网、互联网的非结构化数据将彻底颠覆银行收集各类数据的理念和现有的方法。而在处理数据方面，非结构化数据，例如客户录音数据等等难以用传统的方法描述，度量、计算、处理难度都大。

通过这篇文章想必大家已经知道了数据挖掘的部分算法的实际内容以及数据挖掘在银行业的用途了。在银行业中，数据挖掘起到了一个非常大的作用，这一点都是有目共睹的。当然，在数据挖掘的不断发展中，相信数据挖掘能够给我们带来更多的帮助。

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