随着科技的发展，大数据逐渐的在各行业间进行运用，大数据可以在一定程度上帮助行业对客户的信息进行挖掘，文章编号：2096—3157(2019)18-0169—02并对这些数据进行分析，发现客户对行业的需求，进而明确企业的发展方向。银行业在发展的过程中应使用大数据获取具有价值的信息，并将这些信息通过建立模型和回归分析等方法进行分析,从中获取数据之间的关联与客户对银行产品的使用情况，通过各种信息的明确，为银行技术开发人员提供产品开发的依据，保证在银行业的发展中，相关人员开发产品方向的正确性。传统的银行数据分析方式会涉及到大量的数据与复杂的算法，这使得银行工作人员在进行数据分析的过程中，要花费大量的时间与精力对信息进行分析，这种情况会降低工作人员的工作质量与工作效率。大数据信息的使用可以对银行信息进行自动分析,从海量的数据中提取出一些对银行发展有意义的信息，这些信息可以为银行管理层作出决策提供理论依据。
2.主要的挖掘方法。(1)分类分析法在银行对客户进行分析时,可以通过将海量的信息进行分析,并将具有关联的信息同时进行分析，进而将银行业中的客户进行分类,并且银行业的决策者可以通过这种分类性的信息，针对各类客户制定科学合理的服务方案，进行开发金融产品。
(2)回归分析的方法。银行业在使用大数据进行各项工作时，可以通过回归分析的方式，预测客户对金融产品的需求方向，结合发展趋势对金融商品进行开发,并通过不断的优化银行的服务质量来提高银行的行业竞争力，促进银行的快速发展。
(3)关联分析的方法。在银行使用大数据对使用金融产品的客户进行分析时，一定要注意客户的行为，通过关联分析的方法,将大量的客户之间的行为进行分析，不断通过海量的数据寻找出客户使用金融工具出现那些行为具有关联性。进而在银行的发展中，当客户出现这一行为时，银行就应通过以往的数据记录来预测客户接下来的行为，并提前做好准备,因此来提高银行的行业竞争力。
(4)孤立点检测。银行在使用大数据对客户的行为进行分析时，不要遗漏客户较为特殊的行为。在银行的发展过程中，如果出现某一客户在使用金融产品的过程中，不与其他的客户行为一致时,就会被认为是孤立点，银行应对海量的客户进行分组轮番检测，进而了解奇异点的情况。
3.数据的挖掘流程。(1)数据获取。银行相关人员在进行工作的程中，会通过各种方式来获取信息,并且银行的各组成部分会将自身所收集到的信息进行共享,银行内部都会对这些信息进行分析与整合，在进行分析的过程中，工作人员需要将银行的发展需求目标进行明确,再进行信息的整合。工作人员进行信息整合的过程中，应对不具有价值的信息进行剔除，对信息进行精化，为分析数据奠定基础。
(2)数据取样。银行人员在建立分析模型时，会对信息进行取样，银行人员会对这些信息进行不断的分析，进而明确数据之间的关系，检测大数据所得关系的质量。并且对这些数据进行重新整理后，投入到信息整体中去。
(3)建立模型。银行人员在进行工作的过程中，应通过不同的分析方法对数据进行分析，并对这些分析方法分析的数据结果进行比对，选择最为合适的分析方式进行建立模型。并且在使用模型的过程中，不断的对模型进行优化，使其在银行发展的过程中，发挥重要的作用。
(4)模型部署。银行在进行使用模型的过程中，应对模型进行部署，首先，工作人员要在银行的数据库中进行部署，当模型在数据库中具有一定稳定性后,将模型投入到实际的使用中去，对银行的工作情况进行分析。
(5)模型评估。在银行使用模型时，应定期对模型进行评估，明确模型的使用情况，充分了解模型的使用情况，明确模型在使用的过程中是否对银行的发展做出重要的贡献，明确模型的价值。并且，相关技术人员应通过模型的使用情况对模型进行不断的调整,使其更能符合银行的发展。
二、主要应用1.提升银行客户的精准营销水平。随着社会的不断发展，银行在发展的过程中逐渐的认识到客户的重要性，因此，银行要对客户的需求进行分析，满足客户的需求。在工作人员工作的过程中，会使用大数据对客户使用金融产品信息进行收集与分析，以此来明确客户接下来使用金融产品的行为，并对客户提供具有针对性的服务，提高对客户的精准营销水平。
2.拓展和优化金融服务渠道。银行在发展的过程中，逐渐的认识到拓展和优化金融服务的重要性,银行应运用大数据对数据进行整合与分析，并通过信息的分析，获取人们的需求，根据人们的需求进行营销。银行在进行营销的过程中，不能只通过传统的方式进行营销，要积极的使用信息化技术通过电子银行、微信公众号等科技工具对银行进行营销，使人们可以有更多的金融投资选择,进而不断的提高自身的行业竞争力，促进银行的发展。
3.对金融产品不断创新。随着社会的进步与科技的发展，金融行业的金融理财产品的更新速度较快，人们对金融产品的需求也在不断提高。银行在发展的过程中，应通过互联网对人们使用金融产品的情况进行了解，并通过大数据对银行客户进行分析,结合银行运转的实际情况，对金融产品进行不断的创新，开发出符合人们需求的金融理财产品，并且要针对不同的客户制定不同的金融理财产品，使其具有独特性，通过对理财产品的不断创新，不断的提高银行的行业竞争力，进而促进银行的快速发展。
4.开设小金额贷款。在金融产业的发展过程中，电子银行与第三方的崛起使得人们在生活中拥有了全新的支付方式，这在一定程度上减少了银行的业务。但是银行应正确的认识电子支付方式对银行的影响，应积极的与第三方支付平台进行合作,从而获得大量的客户信息与客户使用金融产品的信息。银行对这些信息进行分析,可以帮助银行明确未来的发展目标与发展方向，开设小额的贷款，进而促进银行业的不断发展。
5.建立健全的风险管理制度在银行业发展的过程中，极易发生金融风险，相关管理人员在开展工作时，应正确的认识金融风险管理的重要性，采取有效的风险管理措施对风险进行规避。银行业在进行规避风险的过程中，使用大数据对信息进行分析，不断的积累风险管理的经验及信息，不断加强对风险管理的力度。
三、实战经验 1、业务人员最担心过拟合业务人员未必排斥新技术，但一定担心过拟合。业务人员在建模中通常基于统计方法使用逻辑回归等算法，其测试集和验证集上的结果大体一致；利用复杂机器学习算法，在测试集和验证集上的结果可以相差很多，测试集上的性能指标往往能逼近完美，而这是逻辑回归算法看不到的场景。为此，业务的担心是难免的，但解决的思路也比较传统。
要弄清楚你的模型是不是好用，至少得用训练数据以外的数据做一次测试。即使这次测试通过了，最好还要多做几次，每次都以不同的方式拆分数据。如果数据是按照时间分布的，那可以用一周以外的数据做训练，然后用那一周的数据做测试，最好每一周都这样来一遍。再怎么拆分数据做训练和做测试也不为过，以便检验模型在特定情形下是否可靠。
2、特征工程最费精力 一项数据挖掘建模的工作大部分时间都花在特征工程上面，根据我的经验，70%的时间做特征工程，20% 用于想出如何评估算法，只有 10% 花在选择算法和微调上面。所以如果你听到有人说一周出一个算法，那其实就是上面提到的10%那一步，甚至更少，仅此而已。
特征工程依赖于对业务的理解，这里往往对应着数据分析工作，比如从海量交易数据中提取有意义的统计指标，而这些指标要和预测目标呈潜在的强关联关系。补充一点深度学习的内容，深度学习的强项是从弱关联特征中发现价值，更多用于处理图像、语音等特征冗余度大的信号，通过自学习方式得到层级组合特征最终用于分类或识别任务。 这部分内容也在做，在严格专业的视角下开展研究和实践。
算法和数据都很重要，数据挖掘的研究与实践其实就是在这两个领域发挥能力。数据要足够大，当样本量不够的情况下，再强的算法也发挥不了意义；数据量大的情况下，还可以通过复杂网络等技术发现潜在的关联关系。引入数据的过程中，数据可链接性是需要关注的重点问题。
针对算法，要掌握多种不同的学习算法，同时还有善用集成学习技术。一般来说，在不同的随机数据集上学习多个分类器能够建立更强大的模型。在算法的选择上，推荐按照奥卡姆剃刀原则解决这个问题：用能够满足需求的最简单的算法，如果绝对的必要，不要增加复杂性。按照从简单到复杂排序，可以选择的算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、深度神经网络等。
引用：
大数据挖掘在银行业务的应用
银行数据挖掘研究与实践 - 知乎