基于网络的金融数据分析与挖掘研究

基于网络的金融数据分析与挖掘研究

左宇唯

摘要：本文简要介绍数据挖掘的技术理念，探索了金融行业中引入数据挖掘的具体表现：建仓分析、信用评估等；以金融行业为视角，梳理数据挖掘技术的实际用法：业务数据处理、购物篮分析，以此积极获取有用资料，增加数据挖掘技术的应用性，带动金融业有序发展。

关键词：业务数据；用户；金融

引言：数据挖掘技术，作为全新的技术项目，项目融合时间尚短，表现出较强的数据科技应用价值，受到了多个行业的高度重视。金融行业进行数据应用，表现出数据处理量较大、不规律因素较多等特点。积极利用数据挖掘技术，高效处理海量数据，增加业务处理决策的参考性，具有较高的研究价值。

1数据挖掘概述

数据挖掘过程，能够有效挖掘潜在资料、凝练模糊信息。较大不确定信息的分析，需要数据库开展规律性的数据分类、数据管理等活动，有效整合数据共同特征，完整展现数据特点，符合各项工作的数据使用需求。

2金融行业中引入数据挖掘的具体表现

2.1建仓分析

数据挖掘技术，用于处理金融事务表现出较高的技术优势。金融事务资料，含有较多的数据量，需进行多种数据分析。多数金融单位，以数据分析为基础，为人们提供多样性的金融服务，由此增加了信息传递的错综性。信息传递期间，可能表现出信息不对称问题，相应形成了大量信息匹配困难。使用数据挖掘技术，引入金融数据的关联规则，可提升数据关联的处理速度，力争在短时间内高效匹配价值资料。金融数据分析流程具有完整性，有助于增强金融数据的处理效果。金融数据分析主要有两种功能。一，深度挖掘整体数据，以金融行业为视角，建立数据仓库，以此开展高效的数据处理。二，从时间、地域、类别、属性等多个方向，分析数据之间的关联性^[1]。

2.2信用评估

深度分析是数据挖掘的主要特点，用于金融行业主要表现为“风险管理”。建立信用评估体系，可有效挖掘交易风险，以此加强风控的针对性，确保资金安全。

• 测评用户风险。使用信用建立的风险评级体系，判断借贷人存在的还款风险。使用固定账户，开展信用分析。如果用户的风险评价结果，表现出较高风险，需控制放贷数额，减少借贷风险。如果用户的风险结果较小，可适当放宽借贷条件，考量用户的还款能力，对比查看信用报告、收入平稳性，分析其他具有还款风险的因素。比如，某客户的信用风险较低，查看用户信用报告时，有3次逾期还款行为，逾期数额不超过100元，用户收入4000元/月，借款还款1300/月，并无其他贷款。风评人员针对逾期还款问题作出报告：经了解，用户3次逾期并非故意行为，收入大于还款数额的2倍，认为用户具备还款能力，收入流水长达2年，数据真实，用户收入稳定，可认定无还款风险。

• 评价用户信用。使用数据观察技术，高效对比用户数据，给出用户信用等级。用户信用评估完成，将具有较强偿还能力的群体，划分为信任用户。将还款风险较高的群体，划分为风险用户。针对用户的信用评估结果，作出审批决策。使用数据挖掘技术，能够有效排查用户还款的干扰条件，比如贷款情况、信用卡还款的守时性等。结合各项金融行为的分析结果，作出客观的审批决策，具有数据分析的精确性。

2.3维护客户

使用数据挖掘技术，进行用户风险测评，可高效获取用户的风险承受能力，以此锁定投资项目的意向群体。比如，测评项目“可接受收益大于5.0%的投资项目”，“能够接受20%本金损失”。结合用户选择结果，测定用户投资意向。用户分类方式有“稳健型，低风险”、“收益型，高风险”等。借助此种数据分析方式，初步划分用户类型，达到用户筛选目标。金融业务有合适项目时，可进行精准推送，增加新客的挖掘质量，顺应客户的投资意向。

3金融领域中的数据挖掘方法

3.1金融业应用

数据挖掘技术的使用，依赖于客户数据库，以此保障数据挖掘的有效性。金融业使用数据挖掘技术，主要有四个方向。一，数据对比。进行数据库与客户信息的对比，保证用户资料的准确性。二，完整存储业务数据。存款、转账、金融产品等数据，需进行完成存储，保证用户查询信息的便利性，增加用户操作的简易性。三，风评模型。用户可自行检测账户风险，获取未来收益。银行结合用户、产品等要素，分析业务利润。四，维护合作关系。当用户发生大额转账，产品到账后，及时与客户联系，获取用户资金规划，维护金融合作关系。

3.2业务数据处理

金融行业拥有较多的数据，数据挖掘是以存储数据为出发点，对业务数据进行分类、处理。比如，金融产品业务信息，以＜10万、10万、50万、100万为分类标准，查看各组产品人数，分析用户的产品购买能力。金融行业多种业务，具有跨平台特点，使用数据挖掘技术，可有效建立跨平台数据的关联体系，确保数据处理的准确性。例如，银行与保险合作时，设用户id为关联主键，统一系统其他数据的存储格式，比如投保数额、参保时间、预期收益等。

3.3购物篮分析

购物篮分析，是以企业需求为出发点，以特定项目为分类标准，确保数据分析的精准性。金融行业应准确把握用户的投资目的，开展关联分析，给出用户可参与的业务，从中获取收益。金融行业需有效排除多种困难，加强大量数据分析，使用购物篮分析方法，可显著控制分析时间，优化分析成本，参照多种方案，保证数据分析结果的可用性，力争获取更多收益^[2]。

购物篮分析结果的决策价值如下。一，金融业结合用户信用卡的使用特点，梳理用户购物倾向，比如食品消费占比80%、服饰消费占比10%、家用电器消费占比10%。结合相邻月份用户消费特点，分析用户未来的消费方向，推荐相关的商品，获取利润。比如，用户连续三个月购买电器，消费占比10%~15%，可为用户推荐配套产品，以此顺应用户需求。二，保险业，参照购物篮分析结果，判断用户未来的投保意向，给出相应的投保组合方案，防止用户流失。

结论：综上所述，国内金融行业的运作，数据挖掘表现出较强作用。金融行业具有一定市场竞争优势，积极建立数据挖掘应用体系，增强数据分析的深入性，提升金融业务的处理能力，促使金融行业高效发展。

参考文献：

[1]凌敏.基于数据挖掘的金融数据分析方法[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2021(11):70-72.

[2]程子卫.基于数据挖掘的金融数据分析方法研究[J].营销界,2020(41):125-126.