基于商業(yè)智能的數據挖掘的研究.pdf

1、隨著市場競爭的不斷加劇，企業(yè)需要商業(yè)智能指導業(yè)務行為并進行輔助決策，以便在激烈的市場競爭中贏得主動和更多的商機。數據挖掘就是一種運用決策樹、關系規(guī)則、分類、聚類等技術來做決策的非常有用的方法。其中聚類是在無先驗知識無指導下進行數據分析的一種數據挖掘技術，傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分，這種劃分的界限很分明?？墒乾F(xiàn)實生活中大多數對象并沒有嚴格的屬性，它們在形態(tài)和類屬性方面存在著中介性，具有“亦此亦彼”的性質，因此比較適合進行軟化分，即模糊聚類

2、分析。 針對商業(yè)銀行中迫切要解決的信用風險問題，本文使用基于模糊等價關系的模糊聚類分析對銀行的信用風險進行信用評分，該系統(tǒng)預先找出某些決定付款違約可能性的關鍵因素，將其綜合或賦予權重從而得出一個量化的分數，經過適當處理得到模糊聚類評分模型。 本文的重點：第一，采用模糊聚類評分模型改進了一般的信用評分方法對各影響因素動態(tài)連續(xù)變化過程，以及各個因素之間相互促進或制約關系，無法予以反映的不足。該模型是一種行為評分模型，是一種前