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1關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法主要的是用來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)當中的可信的，并且有著代表性的相互關(guān)系，也就是說一個事件發(fā)生之后，另一個事件也會隨之發(fā)生。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘當中一個重要的研究問題，其應用也非常的廣泛，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫當中各種數(shù)據(jù)之間所存在的聯(lián)系，是一種比較優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法主要的優(yōu)點表現(xiàn)在以下幾個方面：其產(chǎn)生的結(jié)果比較的清晰，可用性也比較強，還能夠支持間接數(shù)據(jù)的挖掘，可以有效的處理變長的數(shù)據(jù)，并且其相應的計算消耗量是可以預見的。

2聚類分析法

聚類分析法也被稱之為無指導分類，其一般是將整個的數(shù)據(jù)集合劃分成為若干個類別，使相應的同類別的數(shù)據(jù)具有比較高的相似性，相應的組與組之間是不相似的，并且保障其差距盡可能比較大。對于那些很大的多維數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)點的分布一般不會分成均勻，聚類分析方法能夠有效的找到稠密和稀疏的位置，從而發(fā)現(xiàn)整個分布模式。聚類分析方法適合在所分析數(shù)據(jù)中缺乏描述的信息，或是無法辨別和組織成其他分類模式時采用。聚類分析的算法有很多種，在實際應用的過程中，應該結(jié)合實際的情況進行科學合理的選擇，經(jīng)常用的聚類方法包括基于劃分的聚類、基于層次的聚類以及孤立點分析。

3金融行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用分析

3.1客戶關(guān)系的管理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對客戶的行為進行分析，從而發(fā)現(xiàn)客戶的行為規(guī)律，有助于市場部門由這些規(guī)律來制定相應的市場策略，同時還能夠利用這些信息了解到客戶的關(guān)注點以及消費的趨勢，從而使企業(yè)的市場占有率和競爭力得到有效的提升。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助金融企業(yè)找出對于企業(yè)發(fā)展有重要意義的客戶，也可以為金融企業(yè)帶來一些潛在的客戶，促進金融行業(yè)發(fā)展。

3.2風險識別和管理

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立一個分類的模型，對于信貸風險能夠進行有效的控制，信貸風險主要的包含了：風險識別、選擇風險管理工具、風險測量以及效果的評價。其全過程涉及到的信息主要的包含了相關(guān)商品的市場狀況、行業(yè)發(fā)展、行業(yè)現(xiàn)狀以及企業(yè)管理等一系列的內(nèi)容，信息的數(shù)量非常的龐大，相應的信息處理的難度也就大大增加了。現(xiàn)有的信貸處理系統(tǒng)通常都是業(yè)務(wù)運營系統(tǒng)，并沒有為相應的決策分析而建立，其數(shù)據(jù)的完整性、準確性和集成性等都不能夠滿足信貸風險分析的需求。所以，應該建立一套完整的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，使用信息挖掘技術(shù)建立風險管理系統(tǒng)的模型，可以提升計算的能力，提升數(shù)據(jù)處理的效果，有利于金融機構(gòu)風險管理的提升。

3.3識別金融犯罪

金融犯罪是當前金融行業(yè)所面臨的重要的問題，主要的包含了：偽造信用卡、惡意透支以及盜取賬戶密碼等，這嚴重的威脅到人們的財產(chǎn)安全，并且不利于金融系統(tǒng)的正常運行。防止此種現(xiàn)象的發(fā)生，可以將多個數(shù)據(jù)庫的信息集成，采用數(shù)據(jù)挖掘的工具找出其中存在的異常現(xiàn)象，提供可以的線索，識別金融犯罪。

4總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域具有很好的發(fā)展前景，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在市場預測、交易模式識別以及客戶管理等方面的應用，可以保障金融行業(yè)良好的發(fā)展。隨著可續(xù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升，其在金融行業(yè)中起到的作用會越來越重要。

作者：胡歷力單位：中國人民銀行上海總部