信用卡业务数据挖掘应用初探.doc

信用卡业务数据挖掘应用初探 近6000字

引言
200*年是信用卡行业快速发展的一年，信用卡的发卡行、发卡量和交易量都大幅上升，各发卡公司因此也积累了大量的客户交易相关数据，但所有信用卡公司面临的一个共同问题是：日常运营数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中经过深层分析，如何利用其中的客户的特征、行为等数据，获得客户的行为模式，从而更好的为决策者提供真正有价值的信息，更好的进行风险管理、市场营销、财务管理、客户服务等方面的工作，进而获得利润？除了传统的信用卡业务统计分析技术之外，数据挖掘技术的应用是将来发展的一个重要新趋势。
数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。这些数据不再是为了分析的目的而收集的，而是由于纯机会的（Opportunistic）商业运作而产生。分析这些数据也不再是单纯为了研究的需要，更主要是获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
本文就信用卡业务数据挖掘的应用进行有益的探索，主要介绍：为什么要引入数据挖掘技术，其与传统统计分析方法相比较有哪些优势，并详细阐述数据挖掘在信用卡风险管理、财务分析、市场营销及客户服务等业务中的具体应用。