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摘要：在信息化快速发展的时代，计算机的相关技术和功能得到了相应的拓展，数据挖掘也应运而生。数据挖掘就是利用各种技术对海量的数据进行采集、分析、转换及统计，并为各类决策提供技术支持，它能在各个行业领域中运用，具有很广阔的应用前景。详尽地概述数据挖掘的相关理论，并针对当前金融领域的热点研究，探讨数据挖掘技术在金融行业的应用主要表现为：风险控制、业务关联分析、客户关系管理、识别金融欺诈及等经济犯罪、企业核心竞争力、数据仓库的构造。 线圈匝数关键词：数据挖掘；金融行业；应用高压油管
引言
在当今信息化高速发展的时代，银行、证券、保险等金融行业每天都会产生大量繁杂冗余的数据，目前的技术只能解决数据的录入、查询以及统计等功能，但有很多十分有价值的信息由于其随机性的特征而隐藏在其中，并没有被人们发现。而如今金融市场行业迫切需要解决的问题就是，如何发现海量的数据中存在的关联关系，如何从现有的数据中充分发挥金融数据的商业价值，预测金融业未来的发展趋势。而解决该问题的有效手段就是数据挖掘技术，它作为一个新兴的研究领域，已经广泛地应用到了众多的领域。它可以从海量的数据中提取出潜在的有用且有价值的信息数据，以此帮助人们进行科学决策。
Interval一、数据挖掘的相关理论
（一）数据挖掘的定义数据挖掘就是对数据库中的庞大数据进行相应的处理，即提取和分类，从海量的、不完全的、模糊的以及随机的各种数据中能够提取出未知的、潜在的、预测能够对人们有用的信
息。并且这些信息，能够为人们在金融领域的筹划、分析、决策和预测等方面提供参考依据。
（二）数据挖掘的主要方法数据挖掘技术综合性强，并各大学科和行业，不仅在IT行业有应用，在医学、数学、信息管理、金融、等多个行业领域都有较为广泛的前景。针对数据分析，数据挖掘的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、Web挖掘等，运用这些方法可以从不同的角度对海量数据进行挖掘。目前，运用到金融领域的数据挖掘相关技术主要包括：关联分析、聚类、分类、异常检测、估值和预测。1.关联分析。该方法主要是研究数据库中各种数据项之间的关系，出这些关系的某种规律性，即出数据中可以隐藏的数据项之间的相关性。目前该方法已经广泛运用于多个领域，在金融行业可以成功预测银行客户需求，在新闻行业可以进行基于兴趣的实时新闻推荐，在交通行业可以进行交通事故成因分析。在金融领域，在进行股票投资选择组合时，可以根据相关度进行决策以达到在维持基本收益的基础上降低资产组合的风险系数，获得最佳投资组合。2.聚类。该方法是将所要分析的数据信息按照相似性和差异性进行分类，使得属于同一类别的数据之间的距离较小，即相似性尽可能大；或使不同类别的数据之间的距离较大，即相似性尽可能小，形成不同的聚集，综合分析不同类型的聚集，得出企业需要的结果。该方法主要运
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用于对客户体进行分类，分析客户的背景、分析预测客户的购买商品趋势、进一步细致地划分市场等。3.分类。该方法是描述离散型变量的输出，并且类别是确定数目的，是从数据库海量离散的信息数据中筛选整理出多个信息数据训练集，然后按照分类模式通过数据挖掘技术对训练集进行数据分类，创建分类模型，对于那些没有分类的数据进行重新分类，并且这些数据类的类型和个数都是事先定义好的，只需要按照不同类的特性进行数据分类。比如，在金融领域可以将客户体划分为普通、中级、高级等，该方法可以对客户体进行分类，分析客户的属性和特点、分析客户的满意度以及对客户的选购倾向进行预测。4.异常检测。该方法也被称为偏差检测和例外挖掘。异常数据主要来源于分类中的反常实例，自然变异，数据测量或收集误差，模式的例外，观察结果对于模型预测的偏差，以及量值因时间的变化等等。该方法在金融领域，可以识别出异常数据，可以查出股市中股票的操纵和以及贷款欺诈等金融违规违法行为，可以有效地净化金融市场。5.估值。该方法是用来处理连续值的输出，通过对所输入的数据进行估计，输出一些连续变量的值，然后根据预先设计好的阈值进行分类。比如银行就是运用估值得到的阈值，针对不同的客户进行差别设计额度。6.预测。该方法是根据数据估值和数据分类，综合分析数据模型，利用数据模型来预测未知变量。然后根据数据的关联规则以及相关性分析，决定哪些数据集合会导致另外一组数据的出现，即合理分析事物出现的可能性。预测的目的就是通过分析变量预测未来变量，并且这种预测在一段时间后是可以得到验证的。
（三）数据挖掘的主要步骤1.定义问题。要弄清楚目前需要解决什么样的问题，是属于分类问题或者
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回归问题，这个步骤决定了后续的分析方法和方向。相关人员需要根据相关部门的需求，切实了解和掌握好有关数据和业务的情况，能够清晰、准确地定义目标数据和业务，使得该目标具有可行性、可操作性和可评价性。例如，在银行投资理财业务中，储蓄用户的投资比例是在某个地区进行变动还是全部进行变动、提升多少比例等情况，需要进行清晰明确的定义，才能建立模型。2.数据收集。该步骤是开展数据挖掘与分析的基础，根据确定的业务对象，搜索所有与之相关的内外部数据信息，抽象出数据挖掘所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方式，将其存入数据库。在研究分析金融风险时，数据可以来源于上市公司的财务报表，也可以是证券交易所每天对外公告的数据。3.数据预处理。收集到的数据并不是完全的，有些缺失属性值，有些包含错误的属性值，有些是重复样本，有些是明显偏离样本数据的，因此需要进行数据的清洗处理，合并多张互相关联的表格为一张，去除特征间的量纲差异，通过离散化、哑变量处理等技术，得到完整准确的数据。从金融视角出发，需要确定影响金融风险的有关变量，确定金融风险发生的几率和程度以及要计量的损失额。4.数据挖掘。采用回归分析、交叉分析等分析方法，以及聚类、分类、关联规则等方法进行建模，并进行不断
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