呂梁　金淳

摘要：本文在數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論基礎(chǔ)之上，將其運用于我國中小商業(yè)銀行。以某銀行的業(yè)務(wù)情況為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，設(shè)計構(gòu)建了個人及企業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)，并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)粒度的劃分。在此基礎(chǔ)上，對所構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析，并通過實施數(shù)據(jù)挖掘操作，實現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)的功能。結(jié)果顯示，通過應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以為其獲得巨大的信息收益。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘；OLAP多維數(shù)據(jù)分析；商業(yè)銀行

近年來，由于我國商業(yè)銀行業(yè)務(wù)量的增加，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也隨之大幅度增加。但由于缺乏有效的方法和手段以對數(shù)據(jù)背后所隱藏的規(guī)律和知識進(jìn)行挖掘，導(dǎo)致銀行工作人員無法利用這些數(shù)據(jù)對銀行相關(guān)業(yè)務(wù)所包含的規(guī)律和未來發(fā)展趨勢進(jìn)行分析。上述現(xiàn)象在信息系統(tǒng)較不發(fā)達(dá)的中小商業(yè)銀行體現(xiàn)則更為明顯。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為信息化的有效工具，其在國外的金融領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。以北美十大銀行之一的蒙特利爾銀行為例，通過運用數(shù)據(jù)倉庫以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對其產(chǎn)品線進(jìn)行重新組織，并基于數(shù)據(jù)挖掘所獲得的經(jīng)驗和知識，進(jìn)行更具針對性的市場營銷，總共為其節(jié)約了2280萬美元。而這一技術(shù)尚未被我國中小商業(yè)銀行所掌握。

一、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論概述

（一）數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是“面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策過程”。在這個定義中，W.H.Inmon明確給出了數(shù)據(jù)倉庫的四個重要特點，即“面向主題”、“集成”、“穩(wěn)定”、“隨時間變化”[1]。

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織方式主要包括有三種，分別是虛擬存儲方式、基于關(guān)系表的存儲方式和多維數(shù)據(jù)庫存儲方式等[3]。其中，多維數(shù)據(jù)庫存儲方式是直接面向數(shù)據(jù)挖掘分析操作所需的數(shù)據(jù)組織形式，它對DW中的海量數(shù)據(jù)從客戶感興趣的角度進(jìn)行層次化處理、抽象概括，并設(shè)置維索引及相應(yīng)的元數(shù)據(jù)管理文件，以對應(yīng)于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)[4]。與虛擬存儲方式、基于關(guān)系表的存儲方式中組織關(guān)系都比較復(fù)雜相比，更適用于組織、存儲數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)[5]。

（二）基于數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的OLAP

1.聯(lián)機分析處理（OLAP）的概念和特征

2.OLAP多維分析操作

多維分析是指對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、切塊、鉆取和旋轉(zhuǎn)等分析操作[9]，用戶能從多角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析，進(jìn)而了解其中的規(guī)律。

（1）切片。切片是指通過在某個或某些維上選取某一特定的屬性成員，而在其他維上則選取一定區(qū)間的屬性成員，對所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以某銀行部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所形成的數(shù)據(jù)立方為例進(jìn)行說明：從該立方中選取2012年4月這一個時間段內(nèi)所有理財產(chǎn)品的銷售情況進(jìn)行分析，此即為切片。

（2）切塊。切塊是在立方體中的三個維上取一定區(qū)間的屬性成員或全部屬性成員。切塊可以看成是在切片的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步確定各個屬性成員的區(qū)間得到的片段體，也即由多個切片疊合起來。

（3）鉆取。鉆取包括上鉆和下鉆兩種操作。從高級數(shù)據(jù)到明細(xì)級數(shù)據(jù)視圖稱為下鉆；從明細(xì)級數(shù)據(jù)到高級數(shù)據(jù)視圖稱為上鉆。

（4）旋轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)指改變一個報告或頁面顯示的維方向，通過旋轉(zhuǎn)操作可以最終用戶從不同視角來觀察數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是根據(jù)企業(yè)所設(shè)定的業(yè)務(wù)目標(biāo)和存在的問題，對大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，揭示隱藏其中的規(guī)律并模型化，以指導(dǎo)并應(yīng)用于實際經(jīng)營實踐。通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)運作的本質(zhì)規(guī)律，優(yōu)化企業(yè)本身的運作[10]，或進(jìn)行有效的客戶關(guān)系管理。

常用于銀行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括：

（1）預(yù)測型方法：分類（Classification）/決策樹算法（DecisionTree）、回歸分析（Regression）、時間序列分析（TimeSeries）。

（2）描述型（Descriptive）方法：關(guān)聯(lián)分析（AssociationAnalysis）、序列關(guān)聯(lián)分析（SequentialAnalysis）、聚類分析（Clustering）。

將上述方法應(yīng)用于銀行業(yè)領(lǐng)域，其可實現(xiàn)的功能主要包括：大客戶特征的識別、客戶群體細(xì)分、客戶流失的預(yù)測與控制、業(yè)務(wù)預(yù)測、理財產(chǎn)品銷量預(yù)測、客戶欺騙的早期識別等方面。

二、中小商業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

（一）個人銀行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建

1.個人銀行數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)

（二）企業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建

1．企業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)

四、結(jié)論

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘在我國中小商業(yè)銀行中的應(yīng)用尚處于探討階段。本文在對數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上，認(rèn)為將其運用于我國中小商業(yè)銀行具有可行性。以某銀行的業(yè)務(wù)情況為例，對個人及企業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫的組織構(gòu)建進(jìn)行設(shè)計，實施多維數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘操作及分析，認(rèn)為通過應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以獲得巨大的信息收益?！?/p>

（責(zé)任編輯：張恩娟）

參考文獻(xiàn)：

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