强卫任江西省委书记
数据挖掘与信用卡风险控制分析作者：徐海霞来源：《教育》2014年第17期 数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念、规则、模式等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。现在困扰我国信用卡产业发展的主要问题是：怎样寻真正的信用卡客户？怎样让客户在交易时用卡？怎样控制风险？对于以上疑难问题，数据挖掘技术是一个行之有效的工具。 数据挖掘的作用和分类
金融机构需要搜集和处理大量的数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费体或组织的金融和商业兴趣。并且，根据新观点，用户的行为会随时间而变化。分析客户整个生命周期的费用和收入就可以看出谁是最具创利潜能的，并可观察金融市场的变化趋势。数据挖掘可以分两大类：预测性数据挖掘和描述性数据挖掘。预测性数据挖掘是进行数据分析，建立一个或一组数据模型，并且根据模型产生关于数
据的预测。所谓预测，是指该信息是未曾料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息知识，甚至是违背直觉的信息或知识。挖掘的信息越是出乎意料，就可能越有价值。描述性数据挖掘是以概要的方式对数据信息进行描述，提供数据的有意义的一般性质。包括异常检测、聚集等多种数据挖掘方法。预测类数据挖掘及描述类数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销、客户体划分、背景分析、交叉销售，以及客户流失性分析、客户信用计分、欺诈发现等。
煤矸石砖信用卡风险预测与控制中的应用别了 我爱的中国
甜菜斑蝇 信用卡业务是一个高投入、高风险和高回报的行业，关键是要能够有效的控制住高风险，降低企业的运营成本，那么在这个方向，数据挖掘应用的效果将是突出的，是银行信用卡业务应用的一大趋势。商业银行为了保证最大的利润和最小的风险，必须对账户进行科学的分析和归类，以及时发现问题、化解风险。
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