数据挖掘如何帮助财务数据分析？
银行和金融市场收集的金融数据相对完整、可靠、质量庞大，支持系统的数据分析和数据挖掘。因此，它可以呈现以下几个典型案例-
用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库的设计和构建-需要为银行和财务记录构建数据仓库。必须使用多维数据分析方法来分析此类数据的一般特征。
例如，您可以按月、按地区、按部门和按多个元素查看债务和收入变化，以及最大值、最小值、总计、平均值、趋势和其他统计数据。
贷款支付预测和客户信用政策分析-贷款支付预测和客户信用分析对银行的业务至关重要。某些因素可以强或弱地影响贷款支付实施和用户信用评级。
数据挖掘方法，包括属性选择和属性相关性排序，可以帮助识别重要元素并去除不相关的元素。例如，与贷款支付风险相关的因素包括贷款价值比率、贷款期限、债务比率（每月债务总额与每月总收入）、支付与收入比率、用户收入水平、教育水平、居住地区和信用记录。
用于定向营销的客户分类和聚类-分类和聚类技术可用于客户群识别和定向营销。例如，可以使用分类来识别可能影响用户有关银行业务的决策的最重要因素。可以通过多维聚类方法识别具有相同贷款支付行为的客户。这些可以帮助识别用户群，将新用户与合适的客户群联系起来，并促进有针对性的营销。
检测洗钱和其他金融犯罪-它可以检测洗钱和其他金融犯罪，整合来自多个数据库（如银行交易数据库、民事或州犯罪历史数据库）的数据至关重要，因为它们可能与学习。多种数据分析工具可用于检测特定客户群体的异常模式，包括特定时期的大量现金流。
它是有用的工具，例如数据可视化工具（按时间和用户组使用图表显示交易活动）、链接分析工具（识别不同客户和活动之间的联系）、分类工具（过滤不相关的属性并对高度排序）。相关的）、聚类工具（对不同的方法进行分组）、异常值分析工具（用于检测异常数量的资金转移或多项活动）和顺序设计分析工具（具有异常访问序列的特征）。