关联规则在银行业务中的应用
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在银行工作中，数据挖掘方法被广泛应用于风险管理、营销策略和客户关系管理等方面。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些相关的案例。
一、数据挖掘方法在银行工作中的应用1.1 风险管理在银行业务中，风险管理是至关重要的。
数据挖掘方法可以帮助银行识别和预测潜在的风险因素。
例如，通过分析客户的交易记录和信用评分，银行可以使用分类算法来预测客户是否可能违约，并采取相应的措施减少风险。
1.2 营销策略数据挖掘方法可以帮助银行更好地理解客户需求和行为，从而制定更精确的营销策略。
例如，通过分析客户的消费习惯和偏好，银行可以使用关联规则挖掘算法来发现不同产品之间的关联性，进而推荐相关产品给客户，提高销售额。
1.3 客户关系管理银行需要不断提升客户满意度和忠诚度。
数据挖掘方法可以帮助银行建立客户画像，识别最有价值的客户，并为他们提供个性化的服务。
例如，通过分析客户的历史交易数据和社交媒体活动，银行可以使用聚类算法来将客户分成不同的群体，然后有针对性地提供特定群体的产品和服务，从而增强客户关系。
二、案例分享2.1 风险管理案例某银行利用数据挖掘方法进行风险管理，他们通过分析过去的违约客户和非违约客户的交易记录、贷款信息和个人特征，构建了一个客户违约预测模型。
该模型基于支持向量机算法，能够准确地预测客户是否可能违约，从而帮助银行及时采取措施减少损失。
2.2 营销策略案例某银行为了提高信用卡的使用率，利用数据挖掘方法进行了市场细分和个性化推荐。
通过分析客户的信用卡消费记录和个人特征，银行使用聚类算法将客户划分为不同的群体，然后根据不同群体的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡产品给客户。
该策略有效提高了信用卡的使用率和客户满意度。
2.3 客户关系管理案例某银行利用数据挖掘方法提升客户关系管理。
通过分析客户的历史交易数据、网银登录记录和社交媒体活动，银行使用关联规则挖掘算法找出不同产品之间的关联性。
银行工作中的数据分析技巧
银行工作中的数据分析技巧在银行工作中，数据分析技巧起着举足轻重的作用。
准确地分析和解读数据可以帮助银行制定更有效的经营策略，提高业务运营效率，优化风险管理。
本文将介绍银行工作中的数据分析技巧，以助您更好地应用于实际工作中。
一、明确分析目标在开始数据分析之前，首先需要明确分析目标。
银行业务繁杂，涉及领域广泛，因此在进行数据分析时，需要定义具体的目标。
例如，您可能想要分析某个产品的销售情况、客户群体特征等等。
明确分析目标能够帮助您更加集中精力，避免陷入繁琐琐碎的数据分析中。
二、收集和整理数据要进行有效的数据分析，首先需要收集和整理相关的数据。
在银行工作环境中，数据通常存储在多个不同的系统中，包括核心银行系统、客户关系管理系统、风险管理系统等。
因此，需要确保数据的准确性和完整性，并将其整理成易于分析的格式。
为了更好地收集数据，可以使用数据采集工具和数据库技术。
例如，可以编写脚本自动从各系统中提取所需数据，并将其存储到一个集中的数据库中。
这样一来，可以方便地进行后续的数据分析和挖掘。
三、选择合适的数据分析工具在数据分析过程中，选择合适的工具对于提高分析效率和准确性至关重要。
银行工作中常用的数据分析工具包括Excel、SQL、Python等。
这些工具提供了强大的数据处理和分析功能，能够满足不同层次和需求的分析要求。
例如，Excel是一个常用的数据分析工具，可以用于数据清洗、筛选、计算和可视化。
它提供了丰富的函数和图表功能，方便用户分析和展示数据。
而SQL（Structured Query Language）是用于数据库管理和数据查询的语言，可以高效地从数据库中提取所需数据。
Python则是一种通用的编程语言，拥有众多的数据分析库和工具，可以进行更复杂和深入的数据分析和建模。
四、进行数据清洗和预处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗是指处理异常值、缺失值和重复值等数据问题，以确保数据的准确性和可靠性。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
银行风险管理中的数学建模方法研究
银行风险管理中的数学建模方法研究随着金融市场的不断发展，银行风险管理的重要性也日益凸显。
银行作为金融机构，其经营活动必然会面临各种各样的风险，而科学合理的风险管理方法也就变得至关重要了。
在银行风险管理中，数学建模方法已经成为了一种常用的手段，它可以帮助银行有效地识别、评估和控制各种风险，提高银行的稳健性和盈利能力。
本文将从以下几个方面，对银行风险管理中的数学建模方法进行综述和研究。
一、银行风险分类及数学模型选择首先，我们需要了解银行的常见风险类型，根据国际惯例，银行的风险主要有信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等。
针对不同的风险类型，银行需要选择不同的数学模型。
1. 信用风险模型信用风险是指因借款人或客户未能按照约定的还款计划进行偿付，导致银行遭受的损失，因此，信用风险模型的本质就是对借款人和客户的违约概率进行预测和度量。
常见的信用风险模型包括基于Logistic回归、神经网络、决策树等的评级模型和预测模型，其中评级模型常用于客户的信用评估和分类，预测模型则用于预测未来违约率。
2. 市场风险模型市场风险是指由于市场利率、汇率、股票价格等外部市场因素的波动导致的银行投资组合损失。
市场风险模型的选择主要取决于银行的投资策略和投资组合的构成，例如对股票、债券、外汇等不同资产类别，采用VaR、Expected Shortfall等风险度量指标，或者对固定收益产品采用债券定价模型等进行风险度量。
3. 操作风险模型操作风险是指由于银行内部人员、系统、流程等因素的错误或意外而导致银行损失。
常用的操作风险模型包括LDA、AMA等模型，其中LDA模型主要是基于统计学的方法，包括分布假设、估计方程等，而AMA模型则是更加模型化的金融工程方法，它可以对操作风险事件的时序、复杂程度等多个方面进行度量和分析。
4. 流动性风险模型流动性风险是指银行面临的资金流动性风险，它主要包括流动性溢价、资产负债管理、清算、融资成本等方面。
银行工作中必备的数据分析技巧
银行工作中必备的数据分析技巧在现代银行业中，数据分析技巧是一项至关重要的技能。
银行作为金融机构，拥有大量的客户数据以及财务数据，这些数据蕴含着巨大的价值。
合理运用数据分析技巧，可以帮助银行更好地进行风险评估、客户管理以及业务决策。
本文将介绍银行工作中必备的数据分析技巧。
一、数据收集与整理在进行数据分析之前，首先需要收集和整理数据。
银行拥有大量的客户数据，包括个人信息、贷款记录、信用卡交易等。
为了方便数据分析，可以利用数据库工具将这些数据进行整理和存储。
此外，还可以借助数据收集软件和网络爬虫工具获取外部数据，如宏观经济数据、行业数据等。
二、数据清洗与处理在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误值等。
此外，还可以进行数据变换和数据标准化，以便更好地应用各种数据分析方法。
三、数据可视化数据可视化是一种直观呈现数据的方法，可以帮助银行更好地理解和分析数据。
通过图表、地图、仪表盘等可视化工具，可以将数据转化为直观易懂的形式。
银行可以利用数据可视化技巧来展示客户分布、交易趋势、贷款情况等，以便更好地进行业务决策和市场分析。
四、预测建模预测建模是通过历史数据来预测未来趋势和结果的一种技术。
在银行工作中，可以利用预测建模技巧来预测客户的违约风险、市场需求、利率变动等。
常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
五、数据挖掘数据挖掘是一种利用计算机技术探索和发现隐藏在大数据中有价值模式和知识的方法。
在银行工作中，数据挖掘可以帮助银行挖掘客户行为、市场趋势、欺诈行为等信息。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、决策树等。
六、风险评估与管理数据分析在银行风险评估与管理中扮演着重要角色。
通过对大量的客户数据进行分析，可以帮助银行发现潜在的风险因素，并制定相应的风险管理策略。
数据分析还可以用来构建风险模型、评估信用风险、监测资产负债风险等。
银行工作中的数据分析方法
银行工作中的数据分析方法在当今信息时代，数据扮演着银行业务中至关重要的角色。
通过对大量的数据进行分析和处理，银行可以更好地了解客户需求、优化运营效率、降低风险等。
因此，掌握数据分析方法成为现代银行从业人员的必备技能。
本文将介绍银行工作中常用的数据分析方法，以便于银行工作者能够更好地应用数据分析技术来提升工作效率和决策能力。
一、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据分析的第一步，它涉及到数据的收集、整理和筛选。
银行的数据来源多样，包括客户信息、交易数据、市场数据等。
在进行数据分析之前，需要对这些数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行去除错误、冗余和不完整的操作。
在银行业务中，数据清洗是必要的，因为数据质量的优劣会直接影响到分析结果的准确性。
数据清洗的过程包括：- 去除重复数据：识别和删除重复的数据，以避免在分析过程中产生偏差。
- 处理缺失值：分析时，由于某些原因导致的部分数据缺失，需要采取合理的方法进行填补或者删除。
- 处理异常值：检测并处理异常值，避免其对分析结果产生不良影响。
2. 数据预处理数据预处理是对清洗后的数据进行进一步操作，以便于后续分析。
在银行工作中，数据预处理主要包括：- 数据归一化：由于不同指标的度量尺度不同，可能导致结果产生偏差。
通过数据归一化，可以将不同指标的数据转化为相同的尺度，便于进行比较和分析。
- 特征选择：对于大量的数据特征，选择最具代表性和相关性的特征，减少冗余信息对分析结果的干扰。
- 数据转换：通过数学变换等方法，将原始数据转化为满足分析需求的形式，如对数变换、指数变换等。
二、统计分析统计分析是数据分析的核心环节，通过对数据进行统计描述、模型建立和推断推理，揭示数据背后的规律和特点。
在银行工作中，统计分析在风险评估、市场调研、产品营销等方面起着重要作用。
以下是几种常用的统计分析方法。
1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结、汇总和描述，以揭示数据的基本特征。
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用非常广泛，它可以用于市场篮子分析、交叉销售、商品推荐等领域。
以下是几个具体的应用案例：
1. 市场篮子分析：市场篮子分析是关联规则应用最为广泛的领域之一。
通过挖掘超市、商场等的购物数据，可以发现商品之间的关联关系，其中最典型的例子是挖掘购买尿布和啤酒之间的关联关系。
2. 交叉销售：关联规则可以帮助企业发现不同商品之间的关联关系，从而进行交叉销售。
例如，在电子商务平台上，当用户购买手机时，可以通过关联规则发现与手机配件相关的商品，并将其推荐给用户。
3. 商品推荐：关联规则可以用于个性化商品推荐。
通过挖掘用户的购买历史和行为数据，可以发现用户喜欢购买哪些商品，以及这些商品之间的关联关系，从而为用户提供个性化的商品推荐。
4. 信用卡欺诈检测：关联规则可以帮助银行等金融机构进行信用卡欺诈的检测。
通过挖掘信用卡交易数据，可以发现欺诈交易之间的关联关系，从而帮助机构提前发现和预防欺诈行为。
总结起来，关联规则在数据挖掘中的应用主要集中在市场篮子分析、交叉销售、商品推荐和欺诈检测等领域，通过挖掘数据
中的关联关系，帮助企业发现潜在商机，提高销售额，或者辅助金融机构等行业进行风险控制。
大数据挖掘技术在金融领域中的应用
大数据挖掘技术在金融领域中的应用随着数字化时代的到来，信息和数据的获取变得更加容易。
而对于金融领域而言，大数据挖掘技术的广泛应用和不断发展，对金融行业的运营和管理带来了巨大的影响。
本文将从数据挖掘技术对金融行业的优势、常见的数据挖掘技术及其应用、挖掘金融数据存在的挑战和未来的前景等几个方面，来探讨大数据挖掘技术在金融领域中的应用。
一、数据挖掘技术的优势数据挖掘技术是指从大量的数据中，识别出隐藏且有价值的模式和知识。
在金融行业中，大数据挖掘技术的应用极大地提升了金融服务的效率和质量。
下面列举一些数据挖掘技术的优势：1.可以帮助金融机构更好地理解客户金融机构需要对客户进行分析，以便更好地了解客户的需求和行为。
数据挖掘技术能够利用客户的历史交易和银行记录，为金融机构提供客户预测、市场趋势和预测模型等有价值的信息，使其更好地理解客户的需求和行为。
2.能够预测和控制风险金融业务本质上就是管理风险，通过数据挖掘技术，银行可以对清算、贷款和投资等风险进行分析和控制，从而提高整个银行的风险管理水平。
3.能够提高金融服务的效率和质量金融机构需要通过大量的数据来支持他们的决策。
而数据挖掘技术可以大大提高数据的分析效率，减少人为失误，提高银行服务的质量。
二、常见的数据挖掘技术及其应用1.分类算法分类算法是机器学习技术的一种，能够将数据分类到不同的类别中。
在银行业中，分类算法可以用于甄别信用卡欺诈和异常交易。
2.聚类聚类算法是一种将数据分组的方法，可以将数据中的观察结果分成多组，让每组都尽量相似，而各组之间尽量不同。
在银行业中，聚类算法可以用于客户分组。
3.关联规则关联规则算法是一种挖掘项集之间的关联规则的方法，能够发现项集中的规则。
在金融机构中，关联规则算法可以用于客户购买行为的分析和预测。
4.人工神经网络人工神经网络是模拟生物神经网络的人工神经元和神经细胞之间的通信，具有自适应性能，可以模拟人类认知过程，从而对未知数据进行预测和分类。
农商银行智慧审计系统建设方案
初中适用的中秋文艺晚会主持稿开场白初中适用的中秋文艺晚会主持稿开场白（通用6篇）初中适用的中秋文艺晚会主持稿开场白篇1女：尊敬的学校领导。
男：亲爱的同学们。
合：大家晚上好！女：怀着美好的期盼，满载收获的喜悦，我们又迎来了一年一度的中秋佳节。
男：在这个秋月朗照、丹桂飘香的夜晚，我们欢聚一堂，共赏良辰美景，共叙深厚情谊，共度欢乐时光。
女：值此中秋佳节来临之际，我们首先在这里给大家送上最美好的祝福。
合：祝大家中秋快乐，阖家幸福，万事圆满！男：今晚，月华如歌，让我们唱出心中的快乐，一起度过这个美好的夜晚。
女：今晚，月美如玉，让我们舞动青春的步伐，一同分享这段团圆的时光。
男：今晚，我们相聚在这里，让清风为我们伴奏，让月光为我们伴舞。
现在，合：2021年xx中秋联欢晚会正式开始！初中适用的中秋文艺晚会主持稿开场白篇2（男）中秋节，在这个人们喻为最有人情味、最具诗情画意的一个节日里；（女）都说每逢佳节倍思亲，中秋节的这一份思念当然会更深切，在一轮皎皎明月高挂的时刻。
我们热忱的欢迎学校领导、老师们和同学们相聚在此！（男）古往今来，人们常用“月圆、月缺”来形容“悲欢离合”。
中秋之夜月色皎洁，人们仰望如玉如盘的明月，把圆月视为团圆的象征，相信能够与亲人相聚的朋友们，昨晚定是与家人亲朋一起仰望明月促膝而谈着。
（女）十五的月亮十六圆，今天让来自我们老师同学们延续十五的轻松，在中秋晚会共相聚首。
今天让我们在晚会中的相逢相聚中谱写出一曲难忘而欢快的歌！（男）朋友们，我们有的人是在各自的聊天室尽展才艺、把歌言欢、轻吟浅诵而识的，有的人却是在我们的战友论坛里文赋诗词以笔墨相交而识的不管你来自江浙水乡还是白山黑水，也不管你是来自中原大地还是雪域高原，更不管你是来自异国他乡还是外太空星际。
（女）今夜有明月做证！愿我们相聚在晚会的老师同学们节日快乐，人月共圆！愿我们的学校和我们全体师生明天更加灿烂！现在我宣布：xxx中学中秋联欢晚会现在开始初中适用的中秋文艺晚会主持稿开场白篇3梅：尊敬的各位领导：欢：亲爱的同事们：合：大家晚上好！梅：在这个秋月朗照，丹桂飘香的夜晚，我们欢聚一堂，共同分享秋之美景，秋之温情，秋之收获。
大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。
⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。
其主要基于，，模式学习，统计学等。
通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。
⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。
⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。
这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。
数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。
(1)分类分类是找出数据库中的⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。
可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。
分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。
在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。
决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。
每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。
掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法
掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法在当今信息爆炸的时代，各行各业都离不开数据的运用和分析。
银行作为金融行业的重要组成部分，更是对数据的处理和分析有着极高的要求。
数据挖掘和分析方法的掌握，不仅可以帮助银行更好地理解客户需求、识别潜在风险，还可以提高银行整体运营效率。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘和分析方法。
一、数据挖掘在银行业的应用数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在信息和规律的技术。
在银行业，数据挖掘可以应用于客户关系管理、风险控制、市场营销等多个领域。
1.客户关系管理（CRM）银行拥有大量客户数据，如个人信息、交易记录等。
通过数据挖掘技术，可以发现客户的消费习惯、购买倾向等信息，从而更好地进行客户分类和定制化服务，提高客户满意度和忠诚度。
2.风险控制银行业务中存在着各种风险，如信用风险、市场风险等。
数据挖掘可以应用于风险评估和控制，通过分析大量历史数据，预测未来的风险情况，提前采取相应措施，降低风险损失。
3.市场营销银行可以通过数据挖掘技术了解客户的购买喜好、消费能力等信息，有针对性地进行产品推荐和市场营销。
例如，通过分析客户的购买历史和偏好，可以向其推荐适合的理财产品或信用卡。
二、数据挖掘方法数据挖掘的方法多种多样，下面介绍几种在银行工作中常用的方法。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中常用的方法之一，它可以将一系列数据分为不同的类别。
在银行业中，可以使用分类算法识别信用卡欺诈交易、客户违约等风险情况。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.聚类算法聚类算法是将一组数据划分为不同的组别或簇的方法。
在银行业中，可以利用聚类算法将客户划分为不同的群组，提供个性化的产品和服务。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘可以发现数据中的相关性。
在银行业中，可以应用于发现不同产品之间的关联规则，进行跨销售和市场推广。
例如，通过分析客户购买某一产品的同时购买其他产品的规律，可以提高跨产品销售的机会。
银行工作中数据统计与分析的方法与工具介绍
银行工作中数据统计与分析的方法与工具介绍【银行工作中数据统计与分析的方法与工具介绍】在银行业务中，数据统计与分析是非常重要的工作环节，它可以帮助银行更好地理解和管理各项数据，从而提高运营效率、降低风险，并为决策提供科学依据。
本文将介绍银行工作中常用的数据统计与分析方法与工具，以帮助读者更好地了解银行数据分析的应用。
一、数据统计与分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是最常用的数据分析方法之一，它可以通过计算和汇总银行业务数据，得出各种统计指标和摘要信息，如平均值、中位数、标准差等，从而了解数据的分布特征和集中趋势。
描述性统计分析可以帮助银行识别出数据中的异常值和离群点，为后续的分析提供基础。
2. 统计推断分析统计推断分析是通过从样本数据中抽取一部分数据来推断整体数据的特征和规律。
在银行工作中，统计推断分析通常用于确定样本的大小、数据采集的方法和抽样的技术选择，以及推断总体的平均值、比例和相关关系等。
3. 预测分析预测分析是通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的走势和趋势。
在银行业务中，预测分析可以用于客户需求预测、风险管理和市场预测等方面。
常见的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
4. 关联分析关联分析是通过发现数据中的关联规则和模式，揭示不同变量之间的潜在关系。
在银行工作中，关联分析可以帮助银行挖掘客户的消费习惯、交易关联性和风险因素等。
常见的关联分析算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
二、数据统计与分析工具1. Microsoft ExcelMicrosoft Excel是最常用的电子表格软件之一，它具有丰富的数据处理和分析功能，可以进行描述性统计分析、数据可视化、回归分析和差异性分析等。
在银行工作中，Excel通常被用于处理和分析海量的业务数据，快速生成图表和报告，并进行数据的可视化展示。
2. SPSSSPSS是一种专业的统计分析软件，它具有强大的数据处理和统计分析功能，可以进行各类统计检验、因子分析、聚类分析和回归分析等。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有用信息的过程。
将数据挖掘应用于商业领域，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在客户，提高销售业绩。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个重要方法，它可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
什么是关联规则挖掘？在数据挖掘中，关联规则挖掘是指通过挖掘数据集中的关联规则，从而发现数据集中的频繁项集之间的关联关系。
举个例子，在超市购物场景中，如果我们发现顾客购买了尿布，并伴随着啤酒的购买，那么我们就可以发现尿布和啤酒之间存在关联规则。
这个规则的意义就在于，我们一旦发现顾客购买了尿布，就有可能会购买啤酒，因此我们可以在超市中增加这两种商品的陈列位置，以提高销量。
如何进行关联规则挖掘？关联规则挖掘的过程如下：1.确定数据集和支持度阈值关联规则挖掘需要一个数据集，并且需要指定一个最小支持度阈值。
支持度是指所有包含该项集的事务数除以总事务数，即$supp(X) = \frac{count(X)}{|D|}$其中，X指数据集中的一个项集，count(X)指包含该项集的事务数，D指整个数据集。
2.寻找频繁项集频繁项集是指在数据集中出现次数超过最小支持度阈值的项集，即$\{X | supp(X) \geq minsupp\}$3.生成关联规则根据频繁项集生成关联规则，关联规则的形式为$X \rightarrow Y$其中，X和Y是项集，表示在购买X的情况下，也会购买Y。
关联规则的质量可以通过支持度和置信度来衡量。
4.衡量关联规则的质量关联规则的置信度是指在购买X的情况下，也购买了Y的概率，即$conf(X \rightarrow Y) = \frac{supp(X \cup Y)}{supp(X)}$其中，conf代表置信度，X和Y是项集，supp(X∪Y)代表同时包含X和Y的事务数，supp(X)代表X的支持度。
同时，也可以通过提升度来衡量规则的质量。
提升度是指在购买X的情况下，购买Y的概率是在没有购买X的情况下购买Y的概率的多少倍，即$lift(X \rightarrow Y) = \frac{conf(X \rightarrow Y)}{supp(Y)}$关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘可以被广泛应用于各种业务场景中，例如：1.零售业在零售业场景中，关联规则挖掘可以帮助零售商发现顾客之间的购买模式和趋势，从而提高销售额和客户忠诚度。
大数据分析中的关联规则挖掘
大数据分析中的关联规则挖掘随着互联网时代的到来，大数据成为了一种重要的资源和新型经济形态。
大数据不仅涉及到数据采集、存储和处理等方面，更重要的是，需要挖掘其中的潜在价值。
数据挖掘是一种利用统计学、机器学习、人工智能等方法从数据中提取有用信息的技术，而关联规则挖掘便是其中的一种。
本文将着重分析大数据分析中的关联规则挖掘。
一、关联规则挖掘的基本概念关联规则是一种用于发现数据之间关联关系的方法。
通俗的讲，就是将现有数据中的不同信息链接在一起，找到它们之间的规律、联系和影响因素，从而为人们的决策提供科学的依据。
关联规则挖掘指的是从大量数据集中发现各种属性之间的关联关系，比如在零售业中，我们通过挖掘客户购买商品的相应属性关联关系，让商家可以更好地进行商品推荐、定价、促销等方面的决策。
具体来说，关联规则挖掘实际上是在找寻在一个集合中，哪些项之间具有正向或负向的关系，或者说哪些项出现的次数较多，哪些之间出现的次数较少。
二、关联规则挖掘的应用领域近年来，随着大数据时代的到来，关联规则挖掘逐渐在各大领域受到了广泛应用，如电商、金融、医疗、物联网、社交网络等。
在电商领域中，通过挖掘用户购买商品的属性关联关系，用购买历史记录、浏览记录等数据建立用户画像，向用户提供更加精准的商品推荐，提高购物体验和销售效率。
在金融领域中，关联规则挖掘可以用于信用评估、严格监管、购买行为分析等，可以让银行更好地了解客户需求、分析客户风险，做出更合理的贷款决策。
在医疗领域中，关联规则挖掘可以帮助医院更好地了解疾病之间的联系，早期预测、及时干预和防控，同时，也可以发现不同药品和疾病之间的相关性，指导医生对症治疗，提高医疗效率。
在物联网领域中，关联规则挖掘可以帮助人们更好地了解物品之间的联系，从而实现物品动态管理，同时，通过挖掘用户的使用行为，可以建立用户画像，提供个性化服务。
在社交网络领域中，通过挖掘用户的朋友关系、特定群体、用户行为等信息，可以为用户推荐感兴趣的人和事物，提高用户粘度。
信用数据挖掘技术考核试卷
10. ABC
11. BCD
12. ABC
13. ABC
14. ABC
15. ABC
16. ABC
17. ABC
18. ABC
19. ABC
20. ABC
三、填空题
1.统计分析
2. FICO评分
3.目标确定
4.逻辑回归
5.数据挖掘
6.数据探索
7.准确率
8.异常检测
9.关联规则分析
10.时间序列分析
3.数据挖掘中的______步骤是确定数据挖掘目标的过程。
4.在信用风险评估中，______是一种常用的分类算法。
5.信用数据挖掘中，______是指从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
6.信用数据挖掘的______阶段是对数据进行探索和分析，以发现潜在的模式。
7.在信用数据挖掘中，______是衡量模型性能的一个重要指标。
1.在信用数据挖掘中，数据预处理是一个可选步骤。（）
2.信用评分模型的目的是为了简化贷款审批流程。（）
3.在信用数据挖掘中，关联规则分析可以用来发现客户的购买习惯。（√）
4.信用风险评估中，所有的数据挖掘模型都可以用于预测信用风险。（×）
5.数据挖掘模型越复杂，其预测性能越好。（×）
6.在信用数据挖掘中，聚类分析可以用来进行客户细分。（√）
D.关联规则
6.以下哪些是数据挖掘中常用的分类算法？（）
A. KNN算法
B.支持向量机
C.随机森林
D.主成分分析
7.信用数据挖掘在银行业中的应用主要包括哪些方面？（）
A.客户细分
B.风险管理
C.营销策略
D.交易监测
财务报表中的数据挖掘与分析
财务报表中的数据挖掘与分析财务报表是企业向外界展示其财务状况和经营业绩的主要途径，也是投资者、管理层和银行等财务利益相关方评估企业风险和价值的重要依据。
而通过对财务报表中的数据进行挖掘和分析，可以发现企业的财务状况、经营业绩、市场表现等方面具体信息，为投资和决策提供依据。
数据挖掘和分析是为了在一些庞大而张散的数据中寻找有用信息的过程。
应用在财务报表中，它有助于发现数据中的潜在模式、趋势、异常和关系等，从而揭示财务数据背后的意义和价值。
以下是几种常见的数据挖掘技术在财务报表中的应用。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，通过将数据分成有相似性的组或簇，来揭示不同数据点之间的相似之处。
在财务领域，聚类分析可用于将企业分成不同的组，以便对其进行比较和评估。
例如，一家银行可以使用聚类分析来识别信用评级模型，以确定贷款人和授信卡申请人的信用风险。
二、分类分析分类分析是一种有监督的学习方法，可以将数据分为不同的类别。
在财务报表中，分类分析可以用于衡量股票或投资组合的表现。
例如，投资者可以对不同行业的股票进行分类，以便于分析和比较不同行业的股票的表现。
三、关联规则关联规则是一种数据挖掘技术，用于寻找数据集中的相关性。
在财务领域，关联规则可用于发现企业之间的共同点和潜在的合并和收购机会。
例如，一家制药公司可以使用关联规则来发现与自己的规模和产品线相似的其他制药公司，以便于合并或收购。
四、预测建模预测建模是一种使用数据集和变量来预测未来行为的方法。
在财务报表中，预测建模可用于确定特定投资或项目的收益潜力。
例如，一家投资公司可以使用预测建模来确定特定企业的表现是否适合其投资组合。
总之，通过在财务报表中进行数据挖掘和分析，可以发现企业隐藏在数字背后的意义和价值，从而为投资、决策和经营提供指导。
虽然数据挖掘和分析在财务领域的应用已经成为一种趋势，但使用这些技术的企业必须确保保护隐私和数据安全，并且确保数据的准确性和可靠性，以最大程度地利用数据的价值。
银行如何实现精准营销和个性化服务
银行如何实现精准营销和个性化服务在当今竞争激烈的金融市场中，银行要想脱颖而出，吸引和留住客户，实现精准营销和个性化服务已成为关键。
精准营销能够让银行更有效地将产品和服务推送给真正有需求的客户，提高营销效率和效果；个性化服务则能提升客户满意度和忠诚度，增强银行的竞争力。
那么，银行究竟如何才能实现这两者呢？首先，深入了解客户是实现精准营销和个性化服务的基础。
银行需要收集和分析大量的客户数据，包括客户的基本信息、交易记录、偏好、行为习惯等。
通过数据分析，银行可以勾勒出每个客户的清晰画像，了解他们的需求、风险承受能力、理财目标等。
为了获取全面准确的客户数据，银行可以从多个渠道入手。
一方面，加强内部系统的建设，整合各个业务部门的数据，打破信息孤岛，实现数据的共享和流通。
另一方面，积极利用外部数据，如社交媒体数据、信用评级数据等，丰富客户画像的维度。
在数据分析方面，银行需要运用先进的数据分析工具和技术，对海量数据进行挖掘和分析。
例如，运用聚类分析将客户分为不同的群体，以便针对每个群体制定有针对性的营销策略；运用关联规则挖掘，发现客户行为之间的关联，从而预测客户的需求。
有了客户画像和分析结果，银行就可以制定精准的营销策略。
针对不同客户群体的特点和需求，推出个性化的产品和服务。
比如，对于年轻的上班族，主推便捷的手机银行服务和小额消费信贷产品；对于高净值客户，提供专属的理财顾问服务和高端投资产品。
同时，营销渠道的选择也至关重要。
银行要根据客户的特点和习惯，选择合适的营销渠道。
对于习惯使用互联网的客户，可以通过电子邮件、社交媒体、手机应用等渠道进行营销；对于偏好传统渠道的客户，则可以通过柜台、电话、短信等方式进行沟通。
个性化服务是提升客户体验的关键。
银行要为客户提供一对一的服务，满足他们的个性化需求。
比如，在客户咨询时，能够迅速准确地了解客户的情况，提供专业的建议和解决方案；在客户办理业务时，提供便捷高效的服务流程，减少等待时间。
基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究
业还 没有 过 渡到 完全 竞争 阶段 ，竞 争对 手都 没有 强 大到不 可 超越 ， 均有 各 自的 弱点或 是相 对 薄 弱的环 节 。所 以 ，找 准 竞争对 手 的弱点 ［ 要 ］ 对 于布 尔关联规 则是 基 于挖掘 数 据之 间的 关 系而 生 摘 进行 进攻 或者 率 先抢位 ，则可 先入 为主 。在 国 内信 用卡竞 争 中 ，跟 成 的一 种规律 。就 目前 而言 ，关联 规 则挖掘 技 术 已经被 广 泛应 用在 风现 象严 重 ，银行 之 间推 出信 用卡 的 品种相 当接 近 ，通 常是一 家银 西方金 融行 业企 业 中 ，它可 以成 功预 测银行 客 户 需求 。而在 中国 ， 行推 出 了一种 卡 ，其他 银行 也跟 着 发 ，造成 信用 卡产 品 的创新 度不 由于数 据库 的虚假 性 和一 些金 融 制度 的不 完善 ，还 没有 过 多的运 用 够。 于实 际操 作 。本 文基 于对 关联 规 则 中的布 尔规 则及 其算 法 ，对 中 国 ３ 优势 分析 ：发现 自身 的强大 优 势 。定位 的第 三个 步骤 就 是确 ． 特 殊不 完备金 融 体制 下的 银行 促销 手段 进行 探讨 ． 利 用基础 效应 希 立 自身 的核 心 竞争 力 ：一是 结合 自身资 源进 入恰 当 的细分 市场 ，在 这 个 细分市 场 以专 业 、专注 、专精 形成 竞争 优势 ；二 是在 产 品上标 新立异 ，并且 能形 成进 入壁 垒 。 因此 ，发现 一个 有前 景 的位置 或 区 隔并不 够 ，还 要结 合 自身 的情况 ，看 自身 的现状 能否 支持 或 者通 引 言 过 内部 的 整合 能否 达到 该细 分市 场 ，最 重要 的是假 设 你要 在消 费者 近 年 来 ，由于 中 国经 济 建设 的加快 ， 中国 商业 银 行 竞争 也 日 心 中建 立某 种认 知 ，一 定要 看这 种认 知 是否 与消 费者 固有 的看 法或 益 明显 。其 中 中国信 用卡市 场 的竞 争尤 为 突出 。各大 银行 不 断 为了 认 知有 ； 。 中突 刷卡 消费 市场 而 开发 新的信 用 卡服 务项 目。但是 信用 卡消 费 的销 售 基 于此 ，我 们 需要 研究 消费 群体 的 行为 理论 ，他 对产 品认 知 的 手 法却很 单一 ，而且存 在很 大 的盲 目性 ，面 对 的消费 群体 具 有局 限 相 关性 。 性 ，对于 消费 者 的行 为不是 那 么专 注 的对待 ，而 采取 普遍 撒 网的 手 三 、研究方法 段 ，效率 极低 。 因此如 果可 以正 确 的认 知消 费者 的行 为趋 势 和行 为 １ 尔 关联 是从 计 算机 数 据统 计 中发现 的规律 ，首 先介 绍 一下 布 趋 向 ，就 会很 容 易把握 先机 ，在 信 用卡 行业 竞争 的 中获得 比较 好 的 相 关概 念 ：
多层关联规则挖掘算法的研究及应用
２ １， ４ ００ １（ ３ ）
８５ 的研究及应用
陈 申燕 ， 曹 曼
（ 上海 大学 计算机 工程 与 科 学学 院 ，上海 ２ ０ ７ ） ０ ０ ２
ｒ ｌｓａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅＦ — ｒ ｗｔ ｌ ｏ ｉ ｕ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｔ Ｐ ｇ ｏ ｈ ａ ｇ ｒｔ ｆ ａａｍ ｉ ｉ ｇｗｈ ｃ ｒ ｖ ｓ ｅｆｅ ｕ ｎ ｅ ｅ ｓ ｆ ｈ ａ ｎ ｎ ｕ ｒ ｒ ． ｔ ｈ ｍ ｈ ｏ ｄ ｔ ｎ ｎ ｉｈ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｑ ｅ ｔ ｔ ｍｓ ｔ ｔ ｅｄ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｐ ｔ ｏ ｗａ ｄ ｈ ｔ ｒ ｉ ｏ ａ ｓ ｆ Ｂｙ ａ ａｙ ｉ ｇｔ ｅｍａ ｓｖ ａａ ｏ ｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｔ ｐ ｒ ｔ ｎ ｌ ｙ ｔｍ ， ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｃａ ｓ ｅ ａ ｅ ｎ ｄ ｖ ｓｏ ｆ ｒ ｆ ｓ Ｔ ｅ ｓｚ ｆ ｈ ｌ ｚｎ ｓｉ ｅｄ ｔ ｆ ｈ ｕ ｒ ｎ ｅ ａｉ ａ ｓｅ ｎ ｈ ｏ ｏ ｓ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｌ ｓ ｆ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｉｉｎ ｏ ｐ ｏ ｔ ． ｈ ｉ ｅｏ ｔ ｅ ｔ ｓ ｉ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ｔ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｒ ｅｎ ｍｂ ｒｏ ａ ｓ ｃ ｉｎ ａ ｋ ｎ ｕ ｉ ｅ ｓ ｙ ｔｍｓ ａ ｒ ｖ ｄ ｍｕ ｔ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉｔ ｎ ｓｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ａ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆａｌ ｇ ｕ ｅ ｆ ｒ ｎ ａ ｔ ｓｉ ａｂ ｎ ｉ ｇｂ ｓ ｓ ｓｅ ， ｎ ｉ ｔ ａ ｔ ｏ ｎ ｎ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｌ ｖ ｌ ｓ ｃ ａｉ ｉ ａ ｏ
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07：124－129． [7] Qihong Liu，Changjie Tang，Shaojie Qiao ，Qiwei Liu ，Fen
lian Wen，Mining the Core Member of Terrorist Crime Group Based On Social Network Analysis，Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics（PAISI 2007），Apri．11－14， 2007，Chengdu，China． LNCS，Springer－Verlag Berlin Heidel－ berg 2007． [8] http:／／ 202．115．32．77／觸chjtang／teach／tang＿teaching．htm．
取 min＿conf＝0．85，得到强关联规则：ATM→CKING，（0． 94），SVG→CKING，（0．88）。
3－项频繁集 L3 中项目的置信度矩阵如表 4 所示，每一 置信度是其所在行对应的项目出现的条件下，出现该置信 度所在列对应的项目的条件概率，是选择强关联规则的依 据。
表 3 置信度 （条件概 率）矩阵
ACCESS2003 to the bank services records, And the banking business association rules have been analyzed． Simult－ aneously the paper mines a strong association rule among the ATM debit cards, savings accounts and checking a－ ccount． Finally it also analyzes the semantic of the strong association rules． Keyword: Data Mining Association Rule Apriori Algorithm Frequent Set
[3] 张俊妮． 数据挖掘与应用[M]． 北京:北京大学出版社，2009． [4] 胡建军． 中药特性信息数据挖掘系统设计[J]． 上海：计算机工
程，2009，35（11）：269－270，273．
20
关联规则在银行业务中的应用
刘丽萍*
摘 要 ： 本文通过对 Apriori 数据挖掘技术的简单介绍，运用关联规则并使用数据库管理系统 ACCESS2003，对银行的顾客服务 记录进行处理，分析了银行服务之间的关联规则，挖掘出具有强关联规则的自动柜员机借记卡、储蓄帐户和支票帐户 三项业务，并分析了该强关联规则的语义。
因进化算法[J]． 北京：计算机学报，2007，30（5），775－785． [4] 姜玥，唐常杰，郑明秀，叶尚玉，吴江． 基因表达式编程中动
态适应的远缘繁殖策略[J]． 四川：四川大学学报（工程科学版）， 2007－03：122－136． [5] 彭京，唐常杰，程温泉，石葆梅，乔少杰． 一种基于层次距离计 算的聚类算法[J]． 北京：计算机学报． 2007，30（5）：786－795． [6] 向勇，唐常杰，曾涛，刘胤田，乔少杰． 基于基因表达式编程的 多目标优化算法[J]． 四川：四川大学学报（工程科学版）2007－
minimum support threshold）
1．2 Apriori 算法 最 为 著 名 的 关 联 规 则 发 现 方 法 是 R．Agrawal 提 出 的
for each itemset l1∈ L k－1 for each itemset l2∈L k－1
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
关 键 词 ： 数据挖掘 关联规则 Apriori 算法 频繁集 中图分类号： TP311 文献标识码： A 文章编号：1002－2422（2010）03－0083－02
The Application of Association Rule in Banking Business
Liu Liping Abstract: Through a brief introduction of the Apriori data mining technology, the paper applies association rules and DBMS
c．count＋＋; 妖 Lk＝邀 c∈Ck ｜c．count＞＝minsupport妖; 妖 return L＝UkLk; ／／求 Lk 的和 procedure apriori＿gen （Lk －1:frequent （k －1）－itemsets;minsupport:
信度阈值 min＿conf 的关联规则称为强关联规则。
由此算法过程可见，k－项频繁集 Lk 是从 k－项候选集 Ck 选出的，后者由（k－1）－项频繁集 Lk－1 生成，1－项候选 集 C1 由初始项目生成，这是一个迭代算法。 1．3 由频繁项集产生强关联规则
强关联规则是利用 k－项频繁集 Lk 进行构造的。由 Apriori 算法可以产生 k－项频繁集，而通过频繁集产生强关 联规则的算法可分为两步：第一步是对每个项目频繁集 l 找出 l 的所有非空子集；第二步是对 l 的每一非空子集 α ， 若条件概率 P （l－α ／α ）≥min＿conf，则输出强关联规则 α →l－α 。
2 银行业务关联规则挖掘
银行业务记录集共包含 7991 个事务，含 13 种银行业 务，也称项目，部分事务数据见表 1，项集见表 2。
表 1 业务数据集（部分） 表 2 银行业务项集
transaction type
500026 500026 500026 500075 500075 500075
500075 500075
收稿日期：2010－03－26 *刘丽萍 保定学院数学与计算机系讲师（河北，保定 071051）。
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if（l1 [1]＝ l2 [1]）∧（l1 [2]＝ l2 [2]）∧ …∧（l1 [k－2]＝ l2 [k－ 2]）∧（l1 [k－1]＝ l2 [k－1]） then 邀 c＝l1∪l2; if has＿infrequent＿subset（c, L k－1） then delete c; else add c to Ck; 妖 return Ck; procedure has＿infrequent＿subset（c: candidate k －itemset; L k －1: frequent（k－1）－itemsets） for each（k－1）－subset s of c if s埸L k－1 then return true; return false;
3 结束语
通过关联规则数据挖掘，得到了 CKING 支票业务与 ATM 自动柜员机和 SVG 储蓄业务强关联关系，可见支票业 务的市场需求非常强大。
参考文献
[1] 吕晓玲，谢邦昌． 数据挖掘方法与应用[M]． 北京:中国人民大 学出版社，2009．
[2] 陈高云，安俊秀，王俊玲． 移动搜索引擎原理与实践[M]． 北京: 机械工业出版社，2009．
Input: transactions Database; minimum support threshold Output: L, frequent itemsets in D． Method: L1＝find＿frequent＿1－itemsets（D）; For（k＝2; Lk－1≠φ ; k＋＋）邀 Ck＝apriori＿gen（Lk－1, minsupport）; for each transaction t∈D邀
1．1 关联规则
Ct＝subset（Ck,t）;
如果事务的两项或多项之间存在关联，那么其中一项 for each candidate c∈Ct;
的值就可以依据其他项的值进行预测，这称为关联规则。数 据项的集合称为项集，包含项集的事务在整个事务数据库 中所占的百分比称为项集的支持度，一个项集的出现导致 另一个项集出现的条件概率称为其关联规则的置信度，支 持度和置信度同时满足最小支持度阈值 min＿sup 和最小置
ATM∩ ATM∩ CKING CKING SVG ∩SVG
ATM 0．94 0．67 －
SVG
－ 0．42 0．88
CKING 0．42 － 0．63
表 4 置信度 （条件概 率）矩阵
ATM∩CKING ∩SVG
ATM∩CKING 0．69
ATM∩SVG
0．97
CKING∩SVG 0．46
取 min＿conf＝0．85，得到强关联规则： ATM∩SVG→CKING，（0．97）。
汽车分期贷款 存款证 支票帐户 个人退休帐户
按揭 储蓄帐户
2．1 产生频繁集 已 按 字 典 排 序 的 带 支 持 度 的 1 － 项 候 选 集 C1 ＝邀
ATM＿0．38，AUTO＿0．09，CCRD＿0．15，CD＿0．25，CKCRD＿0． 11，CKING＿0．86，HMEQLC＿0．16，IRA＿0．11，MMDA＿0．17， MTG＿0．07，PLOAN＿0．01，SVG＿0．62，TRUST＿0．05妖。
ATM CKING SVG ATM CKING MMDA
SVG TRUST
ATM CCRD CKCRD HMEQLC MMDA PLOAN TRUST
AUTO CD CKING IRA
MTG SVG
自动柜员机借记卡 信用卡 检查／借记卡 首页净值信用贷款 货币市场存款帐户 个人／消费者分期贷款 个人信托帐户