金融数据分析的数据挖掘

数据挖掘是一个非常强大的领域，可以对数据进行高级检查，并从统计学和机器学习中继承技术和机制。商业智能和高级分析应用程序使用由它生成的信息，这些信息涉及对经过验证的数据的分析。

数据的财务分析对于分析业务是否稳定和盈利以进行资本投资非常重要。财务分析师将分析重点放在资产负债表、现金流量表和损益表上。

数据挖掘技术已被用于提取隐藏模式并预测金融市场的未来趋势和行为。挖掘此类数据，尤其是高频金融数据，通常需要先进的统计、数学和人工智能技术。

数据挖掘对财务数据分析的好处：

• 高效的
• 有效的
• 准确的
• 可扩展
• 经济（实惠）

与金融相关的数据挖掘技术可用于以下类别：

• 销售高峰
• 毛利和净销售额
• 储存

实例/示例：

• 银行和信用卡公司使用数据挖掘工具构建的金融风险模型。
• 数据挖掘在营销中也发挥着重要作用（如检测欺诈、金融应用）。

数据挖掘可以在以下领域提供帮助：

• 洗钱和其他金融犯罪的侦查：洗钱是将黑钱转化为白钱的犯罪活动。在当今世界，数据挖掘方法的发展方式使其考虑了识别洗钱的适当技术。数据挖掘方法为银行客户提供了一种方法，以识别或检查反洗钱效果的识别。
• 贷款支付预测和客户信用政策分析：贷款分配是每个银行业务的基础部分。贷款预测系统会自动计算其中使用的特征的大小，并测试有关其大小的数据。因此，数据挖掘有助于在其模型的帮助下管理所有重要数据及其大型数据库。
• 针对目标营销的客户分类和聚类：数据挖掘方法与营销一起针对特定市场，它们还支持和决定市场决策。通过数据挖掘，它有助于保留利润、利润等，并决定哪种产品最适合不同类型的客户。
• 多维数据分析和数据挖掘的数据仓库的设计和构建：组织设法将数据恢复或传输到各种大型数据仓库中，因此不同的数据挖掘方法或方式有助于大量可以正确分析的数据一样准确。它还检查大量交易。