数据挖掘在金融产品推荐中的应用

[摘 要] 互联网快速发展带来信息和数据的爆炸式增长，如何从在海量数据中获取潜在的有价值的数据成为一项重要工作。而数据挖掘就是从大量的数据中通过算法分析找出隐藏于数据中的关联关系。其中信息推荐成为能够帮助客户快速有效地在海量数据中获取感兴趣信息的方式  ，以研究金融产品为例通过k最近邻算法找出产品之间的隐藏关系，实现客户快速有效定位感兴趣的金融产品信息 。

[关键词] 金融产品；数据挖掘；算法分析；协同过滤；产品推荐

目录

[关键词] 金融产品；数据挖掘；算法分析；协同过滤；产品推荐 1

一、数据挖掘简介 2

（一）数据挖掘经典 2

（二） 具体分析方法 2

（三）数据管理技术 3

（四）数据挖掘对象 3

二、数据挖掘步骤 3

（一）定义问题 3

（二）建立数据库 3

（三）数据计算分析 4

（四）数据预处理 4

（五）数据挖掘模型 4

（六）评价模型 5

（七）实施 5

三、 金融产品推荐中的应用 5

（一）业务需求理解 5

（二） 建立数据挖掘库 5

（三） 数据计算分析 6

（四） 数据预处理 6

（五） 建立模型 7

（六） 评价模型 8

（七） 实施 9

1. 搭建环境及数据准备 9

2.组织测试及试运行 9

3. 测试及试运行总结 9

结语 9

参考文献 10