工商銀行數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、1999年,伴隨著工商銀行9991工程的落地,工商銀行成為國(guó)內(nèi)首家完成數(shù)據(jù)集中的銀行。近些年來，隨著銀行信息化的發(fā)展，銀行擁有了大量客戶群，同時(shí)也伴隨著海量的數(shù)據(jù)。截止2014年底，工商銀行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)達(dá)到了1000TB。如何將這些集中的、海量數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的信息成為工商銀行最為關(guān)注的問題。因此，建設(shè)一個(gè)能夠集風(fēng)險(xiǎn)管理、績(jī)效管理、客戶信息管理、綜合統(tǒng)計(jì)報(bào)表的平臺(tái)對(duì)工商銀行具有很大的價(jià)值和意義。
　　在IT領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘依托動(dòng)態(tài)商用

2、數(shù)據(jù)庫（目前業(yè)界最穩(wěn)定的商用數(shù)據(jù)庫是Teradata，最新的技術(shù)是開源Hadoop）用以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，即在既定的前提和約束條件下，通過統(tǒng)計(jì)分析的方法，借助人工智能的手段，在海量的、不完整的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，萃取隱含在隨機(jī)數(shù)據(jù)中有效信息，并以一定置信度面向特定領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而預(yù)測(cè)并解決問題。
　　數(shù)據(jù)挖掘能夠按照期望的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)有層次的進(jìn)行探析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的知識(shí)和規(guī)律。并可以根據(jù)用戶需求，進(jìn)將其模型值轉(zhuǎn)換化為可以