证券业应用数据仓库模式

数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。

关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。

数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。

下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。

1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。

星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。

星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。

通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。

维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。

每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。

图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。

一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。

每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。

这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。

在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究作者：陈东来源：《数字技术与应用》2013年第08期摘要：论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法，首先根据FS-LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分，完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模；然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。

关键词：客户关系管理 FS-LDM 数据仓库星型数据挖掘聚类逻辑回归中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0066-020 引言时至今日各家证券公司同质化竞争的加剧，X联证券在主营的经纪业务中逐渐出现颓势，为了打破这种困境，X联证券希望通过对数据仓库及数据挖掘技术的研究，提升本公司核心竞争力。

本文结合X联证券业务关注点，研究客户数据模型，实现客户分类的动态细分模型与客户流失概率预测模型，在产品营销与客户服务方面提供数据支持。

通过数据挖掘成果与日常的业务流程的结合，提高业务流程运转的智能化、自动化水平，增加业务价值链的价值含量，从根本上提升公司对客户的多层次细分管理的能力，使基于客户分类动态细分的多元化客户服务及客户营销策略走出理论研究的阶段，进入实质性应用阶段。

1 基于FS-LDM的数据仓库建模数据仓库的设计过程参考了国际先进的FS-LDM模型，FS-LDM（金融业逻辑数据模型）是TD多年来在全球实施近230家金融业数据仓库项目的经验结晶。

整个逻辑数据模型把复杂的金融业务归纳成客户、公司、财务、资产、产品、地域、渠道、事件、营销、协议等十大主题等。

它蕴含了现代金融的分析决策和客户关系管理的各个方面（如图1）。

2 客户分类的动态细分模型本文采用k-Means聚类方法建立客户分类动态细分模型。

k-Means聚类是非系统聚类中的最常用的方法，其算法原理如下：（1）按照指定的分类数目n，按某种方法选择某些观测量，设为{Z1，Z2，…Zn}，作为初始聚心。

中国证券业的创新与发展一证券业IT的发展历程、现状与挑战中国目前的证券体系肇始于改革开放。

从1981年我国政府发行国库券，1984年北京天桥股份有限公司和上海飞乐音响两只股票公开发行开始，各地逐步形成了区域性的证券交易市场。

1990年底，在国务院授权、中国人民银行批准下，上海证券交易所和深圳证券交易所成立，1990年12月上海证券交易所正式开始营业，次年7月深圳证券交易所对外营业，后续逐步补充了中小板（2004年）、创业板（2009年）、全国股份转让系统（2013年）。

为了支持中国证券这个庞大市场的稳定运行和蓬勃发展，证券业也建立起了一套完整的IT系统。

2017年末股票市场概览见表7-1。

|Excel下载表7-1 2017年末股票市场概览（一）证券业IT的发展历程中国证券市场与欧、美、日、韩、加、印等地的证券市场相比，起步相对较晚，中国证券市场有着很强的后发优势，历史包袱小，在信息时代到来时，在短时间内就完成了信息化的改造，在20世纪90年代初期就构建了一套完整的IT体系，并在随后的20余年不断适应监管要求和市场创新需求加以改进和完善。

下面从交易模式、结算模式、数据存储和技术架构四个方面进行阐述。

1.交易模式的改变从交易模式来讲，中国证券市场主要经历了证券无纸化改造、集中交易改造、网上交易改造三次重要的改造。

无纸化改造。

20世纪80年代，我国和国外的证券市场一样，主要采用纸质证券的形式，通过电话委托等形式在场内实现人工报单，但整体体系不够健全，从业人员相对较少。

随着计算机和通信的飞速发展，由于市场新、固有势力影响小，国内证券市场积极引入了计算机和通信网络等信息技术。

20世纪90年代初沪深交易所在成立之时均采用了电子化报单的技术系统，并着手开始推进无纸化改造，随后在1993年底沪深两市完成了证券的无纸化改造，开始发行无纸化证券，最终实现了交易结算等核心业务的全面电子化，完成了证券市场的第一次飞跃，也完成了证券IT体系的一次重大变革。

基于“1+3+ N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用摘要：证券和期货业是一个具有高度信息化、高技术含量、高知识积累需求的行业。

从客观上讲，目前的行业已经在一定程度上建立起了一定的数据生态系统，但是还没有一个能够对整个生态系统进行系统的管理与运行。

数据模型成果是行业数据资产的一种，它可以用来构建行业的知识数据库、知识网络，从而为工业企业的数据生态系统的构建与运行提供支持。

本文论述了证券期货业数据模型成果及应用，将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，为数据模型服务证券期货行业信息化建设高质量发展提供了丰富的理论与实践支持。

关键词：证券交易; 集中清算管理系统; 数据模型１引言自从2015年开始关于证券期货业数据模型的项目就陆续开始了，将近60多家机构参加，大约共有二百余人参与，这是一项在证券期货业中的重大信息化项目。

关于其标准方面的理论也逐渐规范，2019年11月发布了《证券期货业数据模型第1部分：抽象模型设计方法》（JR/T 0176.1—2019），其第2-4部分目前正面向业界征求意见和送审中。

在2020年证券期货行业数据模型成果荣获“一等奖”。

《证券期货业数据模型建设的理论与实践》的配套图书发行后的市场反应热烈。

在产业数据生态经营中，证券期货业数据模型的成果发挥着重要的作用[1]。

2 数据模型知识成果数据模型知识成果的主要内容包括四个方面：方法论、数据模型、业务逻辑副产品、管理平台[2]。

四个方面相互联系，组成了一个该行业的数据知识库。

同时数据模型也是证券和期货行业信息化的一个重要成果。

2.1数据模型方法论该部分是将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，在行业数据治理中它的体系、架构、方法、模式等方面都是比较新颖的。

（证券期货业数据模型见图1）图1证券期货业数据模型总体架构图2.2数据模型该部分由抽象和逻辑模型两部分构成。

数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。

如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。

数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。

接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。

一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。

通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。

数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。

例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。

如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。

通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。

比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。

二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。

一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。

利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。

数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。

对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。

在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。

通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。

Sybase数据仓库大鹏证券应用案例电脑资料入世后的中国证券市场，受经济全球化及金融混业趋势 __，在未来一段时期内将陷入“内外交困”的境地：一方面，依赖牌照经营的垄断格局正在被打破，银行、保险、甚至IT业都在窥视证券市场这块蛋糕;另一方面，国外著名的投资银行纷纷与国内同行寻求合作，以分享中国资本市场高速成长的收益，证券业经过十几年的发展已经成为当今中国计算机应用高度密集的行业之一。

高度的信息化使其积累了大量的数据，包括企业内部数据如企业财务状况、产品销售情况等，以及企业的外部数据，如企业产品的市场占有率、客户数量、客户的偏好等等。

怎样利用这些数据，深层次地挖掘数据资源并进行分析，使公司的决策者能及时掌握公司的运行情况，并根据这些分析结果制定长远规划，从而提高公司的管理水平和竞争优势，成为证券公司技术部门目前的努力方向。

【项目背景】正是基于以上发生的市场变化，很多知名的证券企业开始谋求通过技术创新来挖掘内部资源，全面提高企业竞争力。

大鹏证券作为一家全国性综合类证券公司，是其中最早进行变革的公司之一。

大鹏证券成立于1993年，随着该公司业务的不断发展，公司管理层逐步意识到：要提升经纪业务的核心竞争力，必须改变原有的"以证券交易为中心"的运作模式，引入客户关系管理理念，实施客户关系管理，建立“以客户为中心”的经纪业务运作模式。

通过了解客户的行为轮廓、投资需求、投资倾向、风险承受能力，对客户进行有针对性的“一对一”的个性化理财服务，帮助客户实现资产的保值、增值，提高客户服务质量，提高客户的满意度和忠诚度，从而最大化客户对公司的终身价值。

大鹏证券期望通过先进的数据仓库技术对经纪业务、客户数据进行强有力的分析，从定量分析的角度认知、了解客户和业务状况，为客户关系管理的成功实施提供理性决策支持。

【数据仓库选型】依据自身的需要并结合大鹏证券目前的现状，大鹏证券在数据仓库的选型方面进行了大量认真细致的工作。

证券业数据模型标准
证券业数据模型标准通常遵循“1+3+N”的设计架构。

“1”是指数据模型以品种、主体、财务三大主题形成公共部分。

这些模型可以被“交易”、“监管”、“披露”中至少两条业务线条复用，“1”中的模型需要保持语法、语义一致。

“3”是指以“交易”、“监管”、“披露”三大业务线条分别梳理形成三大组数据模型，每组数据模型根据某一业务线条的特点提取出来，三大组模型彼此耦合度不高，组间个性化部分允许出现同名不同义的冲突情况，不要求在语法语义上保持一致。

其中公共部分可在该业务范畴内共用，需要在组内保持语义、语法一致。

“N”是指在每个业务线条的大组数据模型中，覆盖该应用全部数据、表，用于指导该线条下特定应用系统的专用数据模型，该部分的数据和表为某一应用特有的，只在该应用中被使用，与业务线条中其他应用的模型不复用。

每个“N”中涉及的数据、表在语法、语义上不要求一致。

以上内容仅供参考，建议查阅证券业数据模型标准的相关书籍获取更全面的信息。

证券行业智能化数据分析与决策支持方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (3)第2章证券行业概述 (4)2.1 证券市场发展现状 (4)2.2 证券行业业务流程 (4)2.3 证券行业数据特点 (4)第3章智能化数据分析技术 (5)3.1 数据预处理技术 (5)3.1.1 数据清洗 (5)3.1.2 数据集成 (5)3.1.3 数据转换 (5)3.1.4 数据归一化 (6)3.2 数据挖掘与知识发觉 (6)3.2.1 关联分析 (6)3.2.2 分类 (6)3.2.3 聚类 (6)3.2.4 预测 (6)3.3 机器学习与深度学习 (6)3.3.1 机器学习 (6)3.3.2 深度学习 (7)第4章决策支持系统构建 (7)4.1 决策支持系统框架 (7)4.1.1 数据采集与预处理 (7)4.1.2 数据存储与管理 (7)4.1.3 数据分析与模型构建 (7)4.1.4 决策支持与可视化 (7)4.1.5 系统接口与集成 (8)4.2 数据仓库设计与实现 (8)4.2.1 数据仓库架构 (8)4.2.2 数据模型设计 (8)4.2.3 数据仓库实现 (8)4.3 数据分析与决策模型 (8)4.3.1 数据分析模型 (8)4.3.2 决策模型 (8)第5章证券市场趋势分析 (9)5.1 趋势分析概述 (9)5.2 趋势预测模型与方法 (9)5.3 趋势分析在证券市场的应用 (9)第6章证券投资组合优化 (10)6.1 投资组合理论概述 (10)6.3 智能化投资组合优化策略 (10)第7章风险管理与控制 (11)7.1 证券市场风险概述 (11)7.2 风险评估与度量方法 (11)7.2.1 市场风险度量 (11)7.2.2 信用风险度量 (11)7.2.3 流动性风险度量 (11)7.2.4 操作风险度量 (11)7.3 智能化风险管理与控制策略 (11)7.3.1 建立全面风险管理体系 (11)7.3.2 利用大数据分析技术 (12)7.3.3 构建风险预测模型 (12)7.3.4 优化风险控制策略 (12)7.3.5 加强内部控制与合规管理 (12)第8章证券行业监管科技 (12)8.1 监管科技概述 (12)8.2 证券行业监管需求与挑战 (12)8.2.1 监管需求 (12)8.2.2 监管挑战 (13)8.3 智能化监管科技应用与案例分析 (13)8.3.1 智能合规检查 (13)8.3.2 风险监测与预警 (13)8.3.3 信息披露智能审核 (13)8.3.4 数据挖掘与分析 (13)8.3.5 智能监管报告 (14)第9章证券行业客户服务与营销 (14)9.1 客户服务与营销概述 (14)9.2 智能客户关系管理 (14)9.2.1 客户画像构建 (14)9.2.2 客户分层与分类 (14)9.2.3 智能客户服务 (14)9.3 数据驱动的精准营销 (15)9.3.1 营销策略制定 (15)9.3.2 营销活动实施与监控 (15)9.3.3 营销优化与调整 (15)第十章案例分析与发展趋势 (16)10.1 国内外证券行业智能化案例分析 (16)10.1.1 国内证券行业智能化案例 (16)10.1.2 国外证券行业智能化案例 (16)10.2 证券行业智能化发展趋势与展望 (16)10.2.1 发展趋势 (16)10.2.2 展望 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.2 应对策略 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等先进技术在金融领域的应用日益广泛。