浅谈数据挖掘技术

浅谈数据挖掘技术在商业银行业务中的应用数据挖掘技术是一种利用大量数据寻找潜在模式和规律的技术。

在商业银行业务中，数据挖掘技术已经得到广泛应用。

本文将从数据挖掘技术的原理入手，探讨数据挖掘技术在商业银行业务中的应用。

数据挖掘技术的原理是在海量数据中找到有用信息。

在商业银行中，数据挖掘技术可以帮助银行在大量客户数据中找到隐藏的客户需求和行为规律，以此来优化银行运营和提高服务水平。

具体应用包括：1.客户分类。

通过数据挖掘技术，银行可以将客户分成不同的群体，了解每个群体的特点、需求和态度，以此来制定更合适的营销策略和服务计划。

2.风险评估。

银行在评估客户信用风险时，可以将客户历史数据、财务数据和市场数据等信息进行整合、分析和预测，从而提高风险评估的精度和可靠性。

3.反欺诈。

银行可以利用数据挖掘技术识别客户信息中的疑点和风险信号，并快速响应，制定措施防止欺诈。

例如在信用卡申请中，可以通过对申请人过往信用记录进行分析，判断申请人是否属于高风险群体。

4.营销推广。

银行可通过数据挖掘技术获得客户群体的消费习惯和偏好，为其推出更优质的产品和服务。

如通过对客户购买历史和行为轨迹进行分析，推荐符合客户需求和偏好的产品和服务。

总之，通过数据挖掘技术的应用，银行可以大大提升商业流程的效率和客户满意度，同时也可以帮助银行提高收益和降低风险。

但是，在数据挖掘中涉及客户信息的保密和隐私问题，需要银行严格遵循相关法律法规，确保数据安全和客户隐私不被泄露。

在未来的发展中，数据挖掘技术将不断推陈出新，为更多的商业银行业务提供更多的可能性。

因此，商业银行在业务运营过程中要不断学习和创新，不断探索应用数据挖掘技术的新方法和路径，提高数据挖掘技术的运用水平和应用效果。

司都高度规范 自己的经营管理 ．尤其是在 个 主要方 面严格意义 上的财务分 析 。它 测 未来可能发 生的行为 ，帮助决策 者作
制定投 资计划和重 大决策 的时候 。企业 是 以会计核 算和报表 资料以及其他 相关 出正 确 的决 策 。
在 经 营 过 程 中任 何 一 步 投 资 或 者 是 决 策 资 料为依据 ，采用一 系列 专 门的分析 技
（ ）数据挖掘的分类 二
１
．
的失误都 有可能给 企业带来灭 项之灾 ．
术 和 方 法 ．对 企 业 等 经 济 学 组 织 过 去 和
描述型数据挖掘
因此 ，企 业的决策层 不得不依靠 大量 的 现 在的有关筹 资活动 、投 资活动 、经 营
描述型挖 掘是对现有 数据的进一步
数据尤其是 财务数据进 行数据分析 ，进 活动 的偿债能 力 盈利能 力 、营运能 力 精炼和 归纳 从 中抽取更宏 观的反映数 而对企业 财务状况和 经营成果进 行评价 状况 等进行分析 和评价 ．为企业利益 相 据特征的概念描述 。 和 剖 析 ， 正确 判 断 企 业 在 运 营 过 程 中 的 关者 了解企业过 去 、评价 企业现状 、预 （ ） 统 计 和 可 视 化 。 要 想 建 立 １
及 流程 ．为 解决企业如何 从财务 系统 中 找出潜在 的数 据 ．进而通过 财务分析 帮
二 、财务分析概 述
企 业财务分析 是指企业根 据信息使
用 的 目的 不 同 ．从 财 务 角度 入 手 ．比 照
三 、数据挖 掘技术原理概述
（ 一）数据挖掘技术 的概念
数 据 挖 掘 是 指 从 数 据 集 合 中 抽 取
据 。最基 本 的方 法 是计 算 各 种 统计 变

浅谈经济分析中数据挖掘的方法在经济分析中，数据挖掘的方法是一种必不可少的技术手段。

数据挖掘技术是将大量数据中隐藏着的有用信息和知识从数据中提取出来，并通过统计学、机器学习和人工智能等领域的方法进行分析和处理，以达到预测、分类、聚类等不同的目的。

在经济分析中，利用数据挖掘技术可以对经济现象进行深入的分析和预测，提高市场预测和决策的精度和效率。

一、数据挖掘技术在经济分析中的应用1、市场预测利用数据挖掘技术可以对市场需求、市场供给、市场价格等多个方面进行分析和预测。

例如，可以针对商品价格、销售量、市场规模、行业发展等特定指标进行数据分析，从而预测市场趋势和市场变化。

这种预测可以帮助企业和机构做出更加准确的市场决策，提高市场竞争力。

2、金融风险预测数据挖掘技术可以对金融市场进行深入的分析，通过对市场变化、经济指标、政策变化等数据进行分类和聚类，从而提前识别出潜在的金融风险和危机。

这样可以帮助金融机构制定更加有效的风险控制策略，提高金融体系的稳定性和可靠性。

3、推荐系统推荐系统利用数据挖掘技术对顾客的购买数量、购物时间、购买行为等进行分析，通过建立用户画像和商品画像，从而实现个性化推荐和优化销售策略。

在电商、在线购物等领域应用广泛。

二、数据挖掘技术在经济分析中的方法1、决策树决策树是一种基于递归划分思想的分类算法，可以对数据集进行快速地分类和预测。

在经济分析中，决策树可以利用历史数据进行训练，从而建立一个分类模型，帮助企业和机构对销售数据、市场数据等进行分类和预测。

2、聚类分析聚类分析是一种将数据集中相似对象归为一类的算法，可以帮助企业和机构对市场和客户进行分类和划分。

例如，可以根据消费群体的年龄、职业等特征进行分类，从而制定更加个性化的销售策略。

3、关联规则分析关联规则分析是一种用于挖掘数据集中各项之间关联关系的算法，可以帮助企业和机构分析商品间互相影响的关系，从而进行差异化定价和优化销售策略。

三、数据挖掘技术的优势和挑战1、优势数据挖掘技术可以发现潜在的市场趋势和危机，提高市场预测和决策的精度和效率，从而帮助企业和机构提高市场竞争力。

维普资讯
许扔 金 巫肛
Ｆ Ｎ ＮＣ Ａ Ｏ ＩＡ Ｉ Ｌ Ｃ ＭＰ 皿 Ｒ Ｏ Ａ ＡＮ Ｕ Ｆ ＨＵ Ｎ
金 融信 息 化 论 坛
２０ ０ ７年 ３月 １ 日 第 ３期 ０
浅 谈 数 据 挖 掘 技 术
◆ 滨 州职 业学 院 劳 飞 苏 杉
三 在 商 业 上 的应 用 一 、 在 商 业 领 域 特 别 是 零 售 业 ， 据 挖 掘 的 运 用 是 数 比较 成 功 的 。 由 于 ＭＩ Ｓ系 统 在 商 业 的普 遍 使 用 ， 特 别 是 码 技 术 的 使 用 ， 以 收 集 到 大 量 关 于 购 买 情 况 可
程 。数 据挖掘 是 由统计 学 、 工智 能 、 据库 、 视 人 数 可
化 技 术 等 多 个 领 域 相 融 合 而 形 成 的 一 个 交 叉 学
科。 二 、 据 挖 掘 的 方 法 数
个 变 量 组 合 发 现 规 则 ，不 同 决 策 树 分 支 之 间 的分 裂
也不 平滑 。
上 既 有 相 同处 ， 有 各 自不 同 的 独 特 地 方 。 下 面 讨 又 论 几 个 典 型 的应 用 领 域 。
题 出发 ， 过 不 可 分 辨 关 系 和 不 可 分 辨 类 确 定 问题 通
的 近 似 域 ， 而 找 出 该 问 题 中 的 内在 规 律 。 从 规 则 推 导 ： 统 计 意 义 上 根 据 数 据 中 的 “ 果 ” 从 如 、 “ 么” 则进 行 寻找和推 导 。 那 规
一
、
数 据 挖 掘 技 术
系 ， 出 满 足 给 定 条 件 下 的 多 个 域 间 的依 赖 关 系 。 找 关 联 规 则 挖 掘 的对 象 一 般 是 大 型 数 据 库 。

本阶段包括两步 ：
数据集成 ：从操作 型环境 中提取数 据并加 以集 成 ，解
决语义的二义性问题 ，消除脏数据。
数据选择和预分 析 ：进 一步缩 小数据 范 围 ，提高数 据
挖掘的质量。
Ｄｓ ｖｒ ａ ｂｓｓ ｉｏｅ ｉ Ｄ ｔ ａｅ）和数据 挖掘 （ ａ ｉｎ ）领域 的 出 ｃ ｙｎ ａ Ｄ ｔ Ｍｍ ｇ ａ
的技术和工具 ，是人 们对数 据库技术进 行研究 和展 的结
果。数据挖掘是－ｔ很广 义的交叉学 科 ，它汇聚 了不 同领 ３
域的研究者 ，尤 其是数据 库、人工智 能 、数理统 计 、可视 化 、并行 计算 等方 面的学者 和工程技术人员 。
数据 挖掘将获得的信息 以方便用 户理解 和观察 的方式
（ 吉林 省经济 管理 干部 学院计 算机 系 ，吉林 长春 １０ １） ３０２
［ 摘 要］本文首先介绍 了 数据挖掘的概念、过程与 系统构成 ，其次从数据挖掘的研 究方法和应 用角度论述 了数据挖掘 的
研 究现状 ，其 中着重论 述了 目 前的热点研 究方向——ｗｅ 挖掘的流程与分 类。 ｂ ［ 关键词】数据挖掘 ；Ｗ ｂ ｅ 挖掘；研 究现状
ｔ ｅ ｓ ｓｑ ｏ ｏ ｔ ｎｎ ｏ ｉｓ ｒｓａ ｃ ｔ ｏ ｓａ ｄ ａ ｐ ｃ ｆ ｎ Ｔ ｅ ｆｃ ｓ ｉ ｔｅ ｐ ｏ ｅ ｓａ ｄ ｃａｓ ｃ ｔ ｎ ｏ ｈ ｕｒ ｎ ｈ ｔ ｕ ｆｄ ａ ｍ ｉｇ ｆ ｍ ＇ ｅ ｅ ｒ ｈ ｍｅ ｄ ｎ ｐ ｈ ａ ｏ ． ｈ ｕ ｓｈ ｒｃ ｓ ｌｓ ｉ ａ ｏ ｆｔｅ ｃ ｒ ｔ ￣ｕ ａ ｉ ｒ ｔ ｈ ｉ ｏ ｎ ｉ ｆ ｉ ｅ ｈ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ Ｗｅ ｎｎ ． ｏ ｓ ａｃ －－ ｂ ｍｉ ｇ ｒ ｉ

如下 ：
数据 挖 掘 是 在大 量 的数 据 中 发现 潜 在 的 、有 价 值 的 模式 和 数 据 问关 系 的过 程 。 过 十 多 年的 发 展 ． 据挖 掘 技术 的研 究 与 经 数
． 题 及挖 掘 方 法 基 于不 同 的 模 型 和技 术 ．彼此 互 问
（） 定 挖 掘 对 象 清 晰地 定 义 出 挖掘 对 象 ． 清 挖 掘 的 目的 应 用 巳取 得 了很 大 的成 果 然 而 ， 一 领 域还 面临 着许 多 问 题 ： １ 确 认 这
（） 据 准 备 数据 准备 对 数 据 挖 掘 的成 功 应 ， 至关 重 要 ． ２数 ｝ ＋ ｊ 如 现 功能 ． 于 嵌人 大 型应 用 ： 难 数据 挖 掘 引 擎 与数 据 库 系 统 是松 散
果 没 有 数 据的 预 处理 阶段 ．单 纯进 行 数 据 挖掘 将 成 为 一 个 盲 目 祸合 的
数 据 挖掘 （ ａａＭｉ ｎ ）又 称 数 据采 掘 、 Ｄｔ ｎ ｇ， ｉ 数据 开 采 。一 般 认 力 的多 维 分 析和 可 视 化工 具 是 十 分重 要 的 为 数 据 挖 掘 是 数 据 库 中 知 识 发 现 （ ｎｗｅｇ ｉ ｏｅｖｉ Ｋ ｏ ｌ ｅ Ｄｓ ｖｒ ｎ ｄ ｃ （） 客关 注 点 ： 过 与 顾 客接 触 ． 集 大 量顾 客 消费 行 为信 ３ 顾 通 收 Ｄ ｔ ａｅ 称 Ｋ Ｄ 的 一个 环 节 ． 采用 具 体 的数 据 挖 掘 算 法 从 息 ， 过 分 析 ， 出顾 客最 关 注 的 问题 ． 而 有针 对 性 地 进 行 营 ａ ｂｓ， ａ 简 Ｄ ） 是 通 得 从 数据 中 自动高 效 地 提取 有 用 模 式 的 过程 ． Ｋ Ｄ是 包 含 数 据 挖 销 活动 ． 钱 花 在” ” 而 Ｄ 把 点 上 掘、 数据 准备 等环 节 的 循 环往 复 过 程 。 由此 可 见 ． 据 挖 掘 只 是 数 （） 客 忠诚 度 ： 以按 系 统 的方 式 分 析顾 客 持 久性 、 固性 ４顾 可 牢 数据 库 中 知识 发 现 的 一个 步 骤 ． 又 是 最重 要 的 一 步 ． 开 数 据 及 稳定 性 ． 但 离 由同 一顾 客 在 不 同时 期 购 买 的 商品 可 以 分组 为 序 列 ． 挖掘 据 库 就达 不 到 知 识 发现 的 目的 。 也是 为 什 么 一般 研 究 以 此 分析 顾 客 消费 或 忠诚 的 变 化 ．据 此 对 价 格 和商 品 的 花样 加 数 这 资料 上对 Ｋ Ｄ和 数 据挖 掘 不 加 区别 的 原 因 数 据 挖掘 是 数 据 库 以 调整 ． 留住 老顾 客 ， 引 新顾 客 。 Ｄ 以 吸 研 究 中 的一 个 很 有应 用 价 值 的新 领 域 ，融 合 了数 据 库 、人 工 智 能、 机器 学 习 等多 个 领 域 的理 论 和 技术

T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。

2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。

2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。

2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。

2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。

2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。

2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。

2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。

3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。

目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。

数据挖掘技术是从 大量 的、不完全 ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ）以 及 Ｗｅ ｂ 用 法 挖 掘 的 、有 噪声 的 、模糊 的、随机的数 据 中 （ Ｗｅ ｂ ｕ ｓ ａ ｇ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 。 提 取 出未 知但又存在 的有价值 的信息 。 那么又如何 在这样 的数据 中寻找规律 并 且快捷 的得 到这些有 价值 的信息就成 为 了 焦 点 话 题 。Ｗｅ ｂ作 为 一 个 巨 大 的、
ｌ ｅ ｖ ｅ ｒ 和 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ搜 索 引 擎 数据 形式。因此具有多样复杂性 的特点。 权 重 。 比如 Ｃ
的应 用 ，主要 表现 在对 网络服 务
性能上的提 高，以及给 电子商务
企 业等 带来 的影 响和其 他领 域 的
应用 。
２ Ｗ ｅ ｂ 数据挖掘的分类
【 关键 词 】数据挖掘 Ｗ ｅ ｂ 技术 应用 Ｗ ｅ ｂ 挖掘
由此 可 见 Ｗｅ ｂ数 据 量很 大 ， 并且
务的数据资源 以外 ，还存在很多 Ｗｅ ｂ数 类型复杂 。对 数据源 处理 方法 不同可 以 ｂ使 用记 录 挖 掘 分 成两 类 ：第 一 据 是 隐藏性 的 ，例如 由用户提 问动态产 将 Ｗｅ 生的结果 ，或者数据 库管理 系统 中的数 类是将记录 中的数据 统计到传统 关系表
２ ． １ 内容 挖 掘
２ ． ３使 用 记 录挖 掘
Ｗｅ ｂ使用记录挖掘在 电子商务领 域 是很重要 的，可 以通过挖掘 Ｗｅ ｂ日志记 录 ，对用户访 问 Ｗｅ ｂ页面的记录 中分析
Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 就 是 从 Ｗｅ ｂ数 据 或 规律 ，这样 就可 以获取到用 户的喜好 、
据 以及私 人数据 ，就 无法进行 索引 。综 中 ，使用数据 挖掘算法对 其进行分 析挖

Ｔ ｒ 论坛
Ｓ ｃ 科 ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ 技 Ｔ ｅ ｃ ｈ 视 ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 界 Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
科技・探索・ 争源自 浅谈数据挖掘技术的概念
Ｏｎ ｔ ｈ ｅ Ｃｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ Ｄａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ａ ｇ ｅ ． Ｔｈ ｅ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｔ Ｏ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄｓ ｆ ｏ ｔ ｈ ｅ ｐｅ ｏ ｐ ｌ ｅ ，ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｓ ｔ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｆｏ ｎ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｆ ｕ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ， ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｐｐ ｏ ｒ ｔ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｆ ｏ ｌｌ ａ ｗ ａ ｌ ｋ ｓ ｆ ｏ ｌ ｉ ｆ ｅ ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ， ｔ ａ ｓ ｋ ｓ ，ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ； Ｋ Ｄ Ｄ ； Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ０ ｎ
出真正有用的特征以减少 数据挖 掘时要考虑 的特征或变量个数 。 ３ ） 数据挖掘阶段 随着互联 网技术的普及应用 ． 信息化进入 了新 的发展 阶段 ． 大大 这一阶段进行 实际的挖掘工作 。首先是算法规划 ， 即决定采用何 提高了人 们的生产机及 生活水平 。 各 行各业逐步实现 了信息化 的发展 种 类型的数 据挖 掘方法 。 然后 。 针对该挖掘方法选择一种算法 。 完成 了 道路 。 大大提高了各行各业的管理水平 和经 济效益 。 然而 ， 随着 市场经 上述的准备工作后 ， 就可以运行数据挖掘算 法模块 了。这个阶段是数 济的发展 ． 各行各业 的信息化 系统积 累了大量的数据信息 。如何对这 据挖掘分 析者和相 关领域 专家最关心 的阶段 ． 也 可以称 之为真正意义 些 海量的数据信 息进行 统计 、 分析 、 利用 、 决 策已经成为当前各行各业 上 的数据挖 掘 迫切需要解 决的问题 。 与此同时 ， 出现 了海量数据挖掘技术 ， 被广泛地 ４ ） 结果解释 和评估 阶段 应用 于信息化管理 、 科 学研究 、 金融决 策 、 加工零 售业 、 医学 医药等方 根据最终用户 的决策 目的对提取的信息进行分析 ． 把 最有 价值的 面。正是 由于数据挖掘技术 以及数据仓库技术 的出现 ， 很好 的解决了 信息 提取 出来 对 于数据挖掘 阶段发现 的模式还要经过用户或机器的 海量数据 的有效利用 ． 进一 步促进 了信息化 的发展 。 评估 ． 对于存在冗余 或无关 的模式 要将其删除 ： 对 于不能满足 用户要 求 的模式 。 则需要退 回到上一 阶段 。 另外 ， 数据挖掘面对的最终用户是 １ 数 据挖掘 的概念 人． 因此要对发现 的模式 进行可视 化 ， 或者把结果 转换 为用户 易懂的 数据挖掘（ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 是从大量的 、 不完全 的、 有噪声 的、 模糊 的 、 其他方式

２数据挖掘技术在移动通信中的应用
数据 挖掘技术在移 动通信 中的应用 ， 大体可分为 两方面来描 述， （ １ ） 数据 库技术的典型 应用研究 。 （ ２ ） 数据 挖掘的主题定义 。 前者 主要从要建立数据仓 库库角度来描述数据挖掘技术的应用， 后者是 将数据挖掘的 目标定义为主题 ， 详细的说 明了数据挖掘技术在移动 通信 中的实施。 这两方面 的应用 是相 辅相 成的 ， 只有在数据仓库建 立 起来的前提 下 ， 才能对主题的数据 挖掘进行实施 。 ２ ． １ 数 据 库技 术 的典 型应 用研 究 （ １ ） 数据仓库的建立 。 数 据仓库是数据 挖掘 的基础 ， 它 与传统 的 联机事务 处理系统不同 ， 与传统的联机事务处理系统相 比， 数据 仓 库具有面 向主题 的、 集成的、 不可更新 的和随时间变化的特性 。 数据 仓库的原始 数据源是各个联机事务处理系统。 通过文件的方式为数 据仓库提供客户 的基 本资料、 客户 呼叫的清单 、 客户帐单和客户联 系历 史记录 等数 据。 数据仓库通过抽取 、 转换和加载对数据进行处 理， 根据 不同的主题定 义将这些数据分类 。 运 营商通过数据这些数 据 的接 口， 对 数据进行数据挖掘 。 （ ２ ） 决策树技术 的应用 。 决 策树技 术 的应用是对具 有不同特 性的商品的营销 ， 依据决策树 的算法 ， 产 生相应 的模型 ， 可以有效 的将用 户群 体区分出来 ， 提供有组织 的数 据集 图像 ， 对不 同的群体采用不 同的策略 。 决策树技术 的应用可 以 更好 的使移 动运营商进行 维护和管理 ， 更好 的提高工作效率 。
瓣
＿ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ＿ 十 ｒ
ｆ 数 字 技 术
通 信 技 术
浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用

浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

随之而来的是海量的网络数据，这些数据蕴含着大量有用的信息，对于电子商务企业来说，如何利用这些数据挖掘出有用的信息并将其应用到实际业务中成为了一项重要的课题。

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用变得越来越重要。

一、Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指利用数据挖掘技术处理网络数据，从中发现有用的信息和规律。

它可以帮助电子商务企业更好地理解消费者的需求和行为，提高产品推荐的准确性，改善营销策略，并提高销售和利润。

Web数据挖掘技术主要包括数据预处理、模式发现、模型评估和应用等环节。

二、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用领域1. 用户行为分析通过对用户在网站上的行为数据进行挖掘，可以了解用户的偏好、兴趣、行为习惯等信息，为电子商务企业提供精准的用户画像。

通过分析用户行为数据，企业可以进行个性化推荐、精准营销、精细管理、预测用户行为等，从而提高用户满意度和企业销售转化率。

2. 产品推荐系统基于用户行为分析的结果，可以建立个性化的产品推荐系统。

通过分析用户的浏览历史、购买记录、喜好和评价等数据，可以为用户推荐其可能感兴趣的产品，提高购物体验和销售额。

3. 营销策略优化利用Web数据挖掘技术分析用户行为和购买数据，可以更好地了解用户的需求和购买动机，从而优化营销策略。

通过精准的目标市场定位、个性化的营销活动和定制化的服务，可以提高营销效果，提升客户满意度和忠诚度。

4. 价格预测和调整通过对市场需求和竞争对手价格的分析，可以利用Web数据挖掘技术预测市场价格趋势，从而对产品定价进行调整，提高市场竞争力。

5. 竞争情报分析通过对竞争对手的网站数据进行挖掘分析，可以了解竞争对手的产品定价、促销活动、市场份额等信息，为企业制定竞争策略提供数据支持。

三、Web数据挖掘技术在电子商务中的挑战和发展趋势1. 数据规模的挑战随着互联网的普及，网络上产生的数据规模呈现出爆炸式增长。

【 关键词 】 数据挖掘
信息分析
提取
知识
【 文章编号 】１７ —４ １ ２ １ ０ —０ ６ —０ ６ ４ ８ ０（ ０ １） １ ０ ８ ２ 库系统中 ，是长期积累的结果 。但往往不适合直接在这些数 据上进行 知识 挖掘 ，首先要清除数据噪声和 与挖掘主题 明显 无关 的数据 ；其次将来 自多数据源 中的相关数据组合并 ；然 后将数据 转换为易于进行数据挖掘 的数据存储形式 ，这就是 数据准备 。
２ 神 经 网络 方 法 ．
关 系数 据库 、面向对象 的高级 数据库 系统 ，也可以是 面向特 殊应用 的数据库 ，如空 间数据库 、时序数据库 、文本 数据库 和多媒体数据库等 ，还可以是 Ｗｅ ｂ数据信息。
二 数 据挖 掘 的 任 务 数据挖掘的 目标是从海量数据 中发现隐含 的、有意义 的
的实际应用数据 中 ， 提取隐含在其中的、人们事先不知道的 、 但又是潜在有用 的信息和知识 的过程。 数据挖掘的对象 数 据挖 掘可以在任何类 型的数 据上 进行 ，既可以来 自社 会 科学 ，又可以来 自自然科学 产生 的数 据 ，还可以是 卫星观
一
数据挖掘就是 根据数据 挖掘 的 目标 ，选取相应算法及参 数 ，分析准备好 的数据 ，产生一个特定的模式或数据集 ，从 而得到可能形成知识的模式模 型。
２ ．数 据挖 掘
【 中图分类号 】Ｔ ３ １１ Ｐ １．
【 文献标 识码 】 Ａ
社会 的发展进入 了网络信息时代 ，各种形式 的数据海量 产生 ，在这些数据 的背后 隐藏着许 多重要 的信 息 ，如何从 这 些数据 中找 出某种规律 ，发现有用信息 ，越来越受 到关 注。 为 了适应信息处理新需求和社会发展各方 面的迫切需要 而发 展起来一种新 的信息分析技术 ，这种技术称为数据挖掘 。数 据挖掘就是从大量的 、不完全 的、有噪声 的、模糊 的、随机

关键词 ：数 据挖掘 ；趋 势分 析 ；模 式评估 中 图分 类号 ：Ｔ ３１１ 文献标 识码 ：Ａ Ｐ １． ３
文 章鳊 号 ：１０－ ５９（０ ０ ５ ０６ － １ ０７ ９９ ２ １ ）１— ０５ ０
Ｄａ ａＭ ｉ ｎｇＴｅ ｈ ｌ ｇ ｎｄ ｌ ｔｄ ｓ ｕ ｓＡ ｎ ｌ ｓｓ ｔ ｎｉ ｃ ｎｏ ｏ ｙａ Ｒｅ ａ ｅ Ｉｓ ｅ ａ ｙ ｉ
计算 机 光盘软 件 与应用
２１ 第 １ ０ ０年 ５期 Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏｐ ｔｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程技 术
浅谈数据挖掘技术及其相关 问题解析
赵 平
（ 苏州大学计算机科 学与技术 学院，江苏苏州 ２ ５０ ） １２ ０
Ｄａａ ａ ｅｒ ｆｒｅ ｏ ａ ： ＤＤ） ｓｆｏ ａｌｒ ｅｄ ｔｂ ｓ ｒｄ ｔ ｒｅ ｏ ｓ ｘｒ ｃｉｎ ｏ ｌ ｉ ｕ ｋ ｏ ， ｄ ｔ ｅｓ ｅ ｉｌ ｏ ｅ ｔ ｌ ｔｂ ｓ ， ｅ ｄ ｔ ｓＫ ｅ ， ｒ ｍ ｇ ａａ ａ ｅ ｏ ａａ ｗａ ｈ ｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｆ ｍｐ ｉ ｔ ｎ ｎ ｗｎ ａ ｐ ｃａ ｔ ｎｉ ｉ ａ ｏ ｉ ｃ， ｎ ｈ ｐ ａ
ｐ ｏ ｌ ｍ ｓｆ ｃ ｇ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｒ ｂ ｅ ａ ｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ． ｎ
Ｋｅ ｙｗｏｒ ｓＤａａｍ ｉ ｎ Ｔｒ ｎ ｎ ｌｓｓＭ ｏ ｌａ ｓ ｓｍ ｅ ｄ ： ｔ ｎｉ ｇ； ｅ ｄ ａ ａｖ ｉ； ｄｅ ｓｅ ｓ ｎｔ
数据挖掘 ，顾 名思义 就是从大 量 的、不完全 的 、有噪 声的、模 果如何 评价 。不 同的人 对 同样 的数据 进行 挖掘 ，可 能产 生 不同 的 糊 的数据 中挖 掘 出有 用的信 息和 知识 的过程 。 这些信 息和知识是 隐 结果 ，甚至 差异 很 大，这 就涉 及到 可靠 性 的 问题 。 含 的，先 前未知 的，对 决策有潜在 价值 的 。 随着 计算机 技术和信 息 （ ）并行 、分 布式和 增量 挖掘 算法 ： 多数 据库 的大 容量 、 三 许 技 术应用 的越 来越广 泛，企业 每年都要 积累大量 的数据 ，运用数 据 数 据 的广泛 分 布和 一些 数据 挖掘 算法 的计 算 复杂性 是促 使 开发并 挖 掘技术在这 些大量 数据 当中我 们可 以找 出有价 值的知识 、 规则 或 行 和分 布式 数据 挖 掘算 法的 因素 。此 外 ，有些 数据 挖掘 过程 的高 高层 次的信 息为决策 提供依据 ， 从而 使数据仓库 成为一个 丰富可 靠 花 费导 致 了对 增 量数据 挖 掘算 法 的需要 。 的资源为企业 决策者 服务 。 据挖掘技术 主要又 分成 “ 数 关联规则 ” 、 三 、关 于数 据库 类型 的 多样性 问题 “ 时间序列 ” 聚集 ” 分类 ” 估值 ”等这几类 。 、“ 、“ 、“ （ ）关 系的和 复 杂的数 据类 型 的处 理 ： 由于 关系 数据库 和 一 尽管 数据 挖掘 对决 策有 如此 大优 势和 发展 前景 ，但数 据 挖掘 数 据仓 库 已经广 泛使 用 ，对 它们 开发有 效 的数据 挖 掘系 统是 非常 也面 临着 许多 的 问题 ，这也 为数 据挖 掘的 未来 的发展 提供 了更大 重 要 的。然 而 ，其他 数据 库可 能包 含 复杂 的数 据对 象 、超 文本 和 的空间 。下面 我们 从挖 掘方 法 、用户 交互 、性 能 、数 据类 型 和数 多媒体 、数 据 空间 、时 间数据 或事 务数 据 。 由于数据 类 型 的多样 据 安全方 面 问题 介绍 如下 ： 性 和数 据挖 掘 的 目标 不 同，指 望一 个系 统 挖掘所 有类 型 的数据 是 挖掘 方法和 用户 交互 问题 不 现实 的 。为挖 掘特 定类 型 的数据 ，应 当 构造特 定 的数据 挖掘 系 （ ）在 数据 库 中挖 掘 不 同类 型 的知 识 ：由于不 同用 户对 不 统 。这 样不 同类型 的数 据 ，我们 可 能有不 同的数据 挖掘 系统 。 一 同的知识 或信 息感 兴趣 ，数据 挖 掘系 统应 该覆盖 范 围很广 的数 据 （ ）有异种 数据库和 全球信 息系统挖掘信 息 ：当前 互联网的 二 分析 和知 识发 现任 务 ，而 这些 任 务 以不同 的方式 使用 数据 库 ，并 发展迅速 ，如何进 行互联 网的数据挖掘 ，还有文 本等非标准 数据 的 需要 开发 大量 的数据 挖掘 技术 。 挖掘 ，都引起 了极 大 的兴趣 。局域 网和 广域 网连 接 了许 多数据源 ， （ ）多个 抽象 层 的交互 知 识挖掘 ：由于很 难准 确地 知道 能 形成 了庞 大的 、分 布式 的和 异种 的数据 库 。从 具有 不 同数据 语义 的 二 够在 数据 库 中发现什 么 ，数据 挖 掘过程 应 当是交 互 的 。面 对如 此 结构化 的、半结构 化的和 非结构化 的不 同数据源 发现知识 ，对数据 大 的数据 ，现有 的统 计方 法等 都遇 到 了问题 ，我 们直 接 的想法 就 挖掘提 出 了巨大 的挑战 。数 据挖掘可 以帮助发现 多个异种数 据库 中 是对 数据 进行抽 样 ，进行 交互 式数 据探 察 ，那么 怎么 抽样 ，抽 取 的数据规 律，这些 规律多半难 以被简单 的查询系 统发现 ，并可以改 多大 的样本 ， 怎样 评价 抽样 的效 果，这些 都是值 得研 究 的难题 。 进异种数据库 的信息 交换和互操作 性 。Ｗｂ使 用和 Ｗｂ动 态情况的 又 ｅ ｅ （ ）数据 挖掘 查询 语言和 特 定 的数据 挖掘 ：这 种语 言使 的 有趣知识 ，已成为数据 挖掘 的一个 非常具有挑 战性的领域 。 三 用户 通过 说明分 析任 务 的相关 数据集 、领 域 知识 、所 挖掘 的数据 四 、结束 语 类 型 、被发现 的模式 必须满 足 约束条 件 ，描 述特 定的 数据挖 掘任 以上 问题 是数 据挖 掘技 术未 来 发展 的主 要需 求和 挑战 。 由于 务 。应 当 与数据 仓库 查询语 言集 成 ，并对 有 效的 、灵 活的数 据挖 数据挖 掘 技术 在 当今各 个领 域被 广泛 的认 可 和使用 ，并在 各 自领 。 掘 是优 化 的。 域对用 户 起到 了重 要 的辅助 决策 的作 用 ，而越 来越 被 专家 和学者 （ ）数 据挖 掘 结果 的表示 和显 示 ： 由于数据 挖掘 系统 是交 的肯 定 。在近 来 的数据 挖掘 和开 发 中，一 些挑 战业 已被一 定程度 四 互 的 ，因此发 现 的知识 应 当用高 级语 言 、可视 化表 示使 得知 识 易 的关注 ，并考 虑到 各种 需求 ，而 另一 些仍 处 于研 究阶 段。只 有不 于 理解 ，能够 直接被 人们 所用 。 断的解 决 数据挖 掘所 面 临 的这些 问题 ，才 能指

２２ 数 据 探 索 。 数 据 探 索 就 是 通 过 对 数 据 进 行 深 入 探 察 以发 现 隐 藏 有 意 义 。 差 包 括 很 多 潜 在 的 知 识 ， 分 类 中 的 反 常 实 例 、 满 足 规 则 ． 偏 如 不 在 数 据 中预 期 的或 未 被 预 期 的关 系 和 异 常 ， 而 获 取 对 事 物 的 理 解 和 的 特 例 、 测 结 果 与 模 型 预 测 值 的 偏 差 、 值 随 时 间 的 变 化 等 。 差 检 从 观 量 偏 概念 。 测的基本方法是 ， 找观测结果与参照值之间有意义的差别。 寻 ２３ 数 据 调 整 。 在 上 述 两 个 步 骤 的 基 础 上 对 数 据 进 行 增 加 删 除 或 者 ．
据 中 ． 取 隐含 在 其 中 人 们 事 先 不 知 道 的 、 又 是 潜 在 有 用 的 信 息 和 提 但
量 手 工 分析 的 问题 如 今 可 以 迅 速 直 接 由 数 据 本 身 得 出 结 论 。 个 典 型 一 知 识 的 过 程 。 据 挖 掘 将 人 们 对 数 据 的应 用 ， 低 层 次 的 简单 查 询 ， 数 从 提 的例 子 是市 场 预测 问 题 ， 据 挖 掘 使 用 过 去 有 关 促 销 的数 据来 寻 找 未 数 升 到 从 数 据 中 挖 掘 有 用 的信 息 和 知 识 ， 高 决 策 能力 的水 平 。 提 来 投 资 中 回报 最 大 的 用 户 ， 它 可 预 测 的 问 题 包 括 预 报 破 产 以 及 认 定 其 对指 定 事件 最 可 能 作 出 反 应 的 群 体 。 １ 数 据 挖 掘 的 由来 ３２ 关 联 分 析 ． 随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理 系统的广泛应用 ， 企 ， 关 联 规 则 是 数 据 库 中存 在 的 一 类 重 要 的 可 被 发 现 的 知识 。 联 规 关 业 积 累 的 数 据 越 来 越 多 。激 增 的数 据 背 后 隐藏 着 许 多 重 要 的信 息 ， 人 则 是 一 种 简 单 ， 用 的 分 析 规 则 ． 描 述 了 一 个 事 物 中 某 些 属 性 同 时 实 它 们 希 望 能 够 对 其 进 行 更 高 层 次 的分 析 ， 以便 更 好 地 利 用 这 些 数 据 ， 为 出现 的 规律 和模 式 ， 数 据挖 掘 中 最 成 熟 的 主 要 技 术 之 一 。 是 企 业 管 理 和决 策 服 务 。 目前 的数 据 库 系 统 可 以 高 效 地 实 现 数 据 的 录 ３３ 聚类 ． 入、 询、 查 统计 等 功 能 ， 无 法 发 现数 据 中存 在 的 关 系 和 规 则 ， 法 根 但 无 数 据 库 中 的记 录 可 被 化 分 为 一 系 列 有 意 义 的 子 集 ， 聚类 。 聚 类 即 据 现 有 的 数 据 预 测 未 来 的发 展 趋 势 。 乏 挖 掘 数据 背 后 隐 藏 的 知 识 的 分析 是 根 据 所 选样 本 间 关 联 的 标 准 将 其 划 分 成 几 个 组 ， 组 内 的 样 本 缺 同 手 段 ， 致 了 目前 许多 企 业 面临 的 “ 据 爆 炸 但 知 识 贫 乏 ” 困境 。 如 具有 较 高 的 相 似 度 ， 同 组 的 则 相 异 ， 用 的 技 术 有 分 裂 算 法 ， 聚 算 导 数 的 不 常 凝 何 从 海 量 的 信 息 资 源 中挖 掘 出潜 在 的信 息 ， 企 业 迫 切 需 要 解 决 的 问 法 ， 聚类 和增 量 聚类 。 是 戈分 题 。数 据 挖 掘 为 解 决 该 问题 提 供 了新 的途 径 。

参 考文 献 ［ 闫建红 － １ １ 数据库 系统概论 的教学 改革与探 索． ［ 阳变压 器研究 所． ２ 电机工 程设计 手册［Ｈ Ｅ ： ｓ 京 机械工业 出版社 ， ８ ． １ ２ ９
［ Ｇ ６ ５ ． ８ ． 油浸式 电力 变压器技术 参数 和要求 ． ３ Ｂ ４ １１ ６三相 ］ —
蔫 蒜蟊 宰
信 息 科 学
２ ７
浅谈数据挖掘 技术在 网络管理 中的应用
艾 洪
（ 庆市南岸区供 电局 ，重庆 ４ ０ ６ 重 ０ ０ ０）
摘 要 随着科技术 的发展 ，在 各个领域 产生大量 的数据 ，这 些数据 的利用必须 经过海量 的数据抽 取出隐含 的 、具有潜 在价值 的信 息服务
于决策 ，论述 数据挖掘 技术在 网络 管理 中的具体应用 。
关键 词 数据挖掘 ；网络管理 中 图分 类号 Ｔ ３ 文 献 标识 码 Ａ Ｐ 文章 编 号 １７— ６ １（ １） ２ ０２－ １ ６３９７ 一２ ００ －０７ ０ ０ ４
１ 数 据挖 掘 的含义
数据挖掘的历史虽然较短 ，但 ２ 世纪９年代以来 ，它的发展速度很 ｏ ｏ 快 ，加之它是多学科综合产物 ，目前还没有—个完整 的定义 ，归纳来看 ，
２３ 关 联 分 析 ．
关联就是数据库中两个或多个数据之间存在 的某种规律性 ，它是一 类隐含的 、 具有重要价值 、并可发现的知识 ， 关联可分为简单关联 、时 序关联、因果关联 。
２４ 趋 势 预 测 ．
数据挖掘 自动在数据库 中寻找预测性 信息运用相关算法和技术 ， 分 析和认识事物演变的规律性 ，从 已知信息推出未知信息 ，从现有信息导 出未来信息 ，从而对事物 的未来发展作出科学 、合理的预测 。

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用引言概述：随着大数据时代的到来，财务数据挖掘在企业管理和决策中扮演着越来越重要的角色。

本文将从四个方面探讨大数据下财务数据挖掘的应用，包括财务数据的收集与整理、财务数据的挖掘技术、财务数据的应用场景以及财务数据挖掘的未来发展趋势。

一、财务数据的收集与整理1.1 数据源的选择：财务数据的收集可以通过内部系统、外部数据提供商以及合作伙伴等多种渠道。

在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、时效性以及数据的完整性。

1.2 数据清洗与整理：财务数据通常存在着噪声和缺失值等问题，因此需要进行数据清洗与整理。

这包括去除异常值、填补缺失值以及数据标准化等处理，以确保数据的准确性和一致性。

1.3 数据安全与隐私：在财务数据的收集与整理过程中，数据的安全性和隐私保护是非常重要的。

企业需要采取相应的措施，如数据加密、权限管理等，以保护财务数据的安全。

二、财务数据的挖掘技术2.1 数据挖掘算法：财务数据挖掘可以借助多种算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。

这些算法可以帮助企业发现财务数据中的潜在规律和趋势，为企业的决策提供支持。

2.2 文本挖掘技术：财务数据中包含大量的文本信息，如财务报表、会计准则等。

通过文本挖掘技术，可以从这些文本中提取出有用的信息，如公司的财务状况、经营风险等。

2.3 预测分析技术：财务数据挖掘还可以应用预测分析技术，通过建立模型对未来的财务情况进行预测。

这对企业的财务规划和风险管理具有重要意义。

三、财务数据的应用场景3.1 金融风险管理：通过对财务数据的挖掘，可以帮助金融机构对借款人的信用风险进行评估，提高贷款决策的准确性和效率。

3.2 经营决策支持：财务数据挖掘可以为企业的经营决策提供重要的参考，如产品定价、市场营销策略等。

通过分析财务数据，企业可以了解市场需求、产品盈利能力等关键信息，从而做出更明智的决策。

3.3 内部控制与审计：财务数据挖掘可以帮助企业加强内部控制和审计工作，发现潜在的欺诈行为和错误，提高企业的风险管理能力。

浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热点话题。

大数据的应用领域广泛，其中财务数据挖掘及应用是一个备受关注的领域。

本文将从大数据对财务数据挖掘的影响、财务数据挖掘的方法和技术以及财务数据挖掘的应用等方面进行探讨。

一、大数据对财务数据挖掘的影响1. 丰富的数据源大数据时代，财务数据的来源变得更加丰富多样。

除了传统的财务报表、会计凭证等，还可以利用互联网、社交媒体、电子商务等渠道获取大量的非结构化数据，如用户评论、交易记录等。

这些数据的丰富性为财务数据挖掘提供了更多的可能性。

2. 提升数据分析能力大数据技术的发展使得财务数据的分析能力得到了提升。

传统的财务分析主要依赖于统计学方法和专业知识，但由于数据量庞大、复杂度高，传统方法往往无法胜任。

而大数据技术的应用可以帮助财务人员更好地进行数据分析，发现隐藏在数据中的规律和关联，提高财务决策的准确性和效率。

二、财务数据挖掘的方法和技术1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是财务数据挖掘中常用的方法之一。

通过分析财务数据中的交易记录和消费行为，可以发现不同项目之间的关联关系，从而帮助企业制定更加精准的营销策略和推荐系统。

2. 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象划分为不同的组别，每个组别内的对象相似度较高，而不同组别的对象相似度较低。

在财务数据挖掘中，可以利用聚类分析将客户划分为不同的群组，从而更好地了解客户的需求和行为模式，为企业的市场定位和产品定价提供参考。

3. 时间序列分析时间序列分析是通过对时间序列数据的观察和建模，来预测未来的发展趋势。

在财务数据挖掘中，可以利用时间序列分析对企业的财务指标进行预测，如销售额、利润等，从而帮助企业做出更加准确的财务规划和决策。

4. 文本挖掘文本挖掘是通过对大量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取有用的信息和知识。

在财务数据挖掘中，可以利用文本挖掘技术对财务报表、公告、新闻等文本数据进行分析，发现其中的关键信息和隐含规律，为企业的财务决策提供参考。