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1關聯規則分析法

關聯規則分析法主要的是用來發現隱藏在數據當中的可信的，并且有著代表性的相互關系，也就是說一個事件發生之后，另一個事件也會隨之發生。關聯規則挖掘技術是數據挖掘當中一個重要的研究問題，其應用也非常的廣泛，關聯規則分析可以發現數據庫當中各種數據之間所存在的聯系，是一種比較優秀的數據挖掘技術。關聯規則分析法主要的優點表現在以下幾個方面：其產生的結果比較的清晰，可用性也比較強，還能夠支持間接數據的挖掘，可以有效的處理變長的數據，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據集合劃分成為若干個類別，使相應的同類別的數據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據集，數據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，從而發現整個分布模式。聚類分析方法適合在所分析數據中缺乏描述的信息，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，應該結合實際的情況進行科學合理的選擇，經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金融行業中數據挖掘技術應用分析

3.1客戶關系的管理

數據挖掘技術可以對客戶的行為進行分析，從而發現客戶的行為規律，有助于市場部門由這些規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注點以及消費的趨勢，從而使企業的市場占有率和競爭力得到有效的提升。數據挖掘技術能夠幫助金融企業找出對于企業發展有重要意義的客戶，也可以為金融企業帶來一些潛在的客戶，促進金融行業發展。

3.2風險識別和管理

利用數據挖掘技術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商品的市場狀況、行業發展、行業現狀以及企業管理等一系列的內容，信息的數量非常的龐大，相應的信息處理的難度也就大大增加了。現有的信貸處理系統通常都是業務運營系統，并沒有為相應的決策分析而建立，其數據的完整性、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務處理系統，使用信息挖掘技術建立風險管理系統的模型，可以提升計算的能力，提升數據處理的效果，有利于金融機構風險管理的提升。

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安全，并且不利于金融系統的正常運行。防止此種現象的發生，可以將多個數據庫的信息集成，采用數據挖掘的工具找出其中存在的異常現象，提供可以的線索，識別金融犯罪。

4總結

數據挖掘技術在金融領域具有很好的發展前景，數據挖掘技術在市場預測、交易模式識別以及客戶管理等方面的應用，可以保障金融行業良好的發展。隨著可續技術的不斷發展，數據挖掘技術提升，其在金融行業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