面向银行业务的数据分析系统的设计与实现

论文摘要

随着我国加入WTO，金融领域进一步开放，行业竞争越来越激烈，对信息化建设提出了更高的要求。国内金融企业的IT建设经过多年的发展，正在从数据大集中向应用集成和金融创新阶段过渡。但是，国内金融企业数据管理应用的普遍现状是：虽然金融企业汇集了海量的数据信息，但是缺乏挖掘这些数据背后隐藏知识的手段和工具，因而无法发现数据中存在的关系和业务规律，更难以根据现有的数据预测未来业务的发展趋势。与此同时，国际性金融企业广泛使用数据挖掘技术，在同业竞争中获得了优势地位，而且立足原有业务领域，创新金融服务和产品。对于国内金融企业，强大的竞争对手和激烈的攻势即将到来，实现客户资源整合、与客户关系互动的信息化，更具有价值和意义。论文的重点在研究多种数据挖掘技术的基础上，通过对金融企业信息系统的数据进行采集与分析，提出了数据挖掘与J2EE架构技术结合的设计思路，将正在运行的、各自独立的多个数据源统一组织，形成企业级数据仓库。并寻找其中的规律与联系，实现多种应用分析与预测模型，为金融企业形成高效、准确的经营战略提供支持；同时，可以更好地防范金融企业业的经营风险，开拓新的金融服务市场，获取更大的经济效益。基于金融企业内部已经建立的Intranet内联网络，结合Internet技术，采用了B／S网络架构，使用了J2EE EJB中间件来实现数据挖掘和数据分析功能。论文设计的目标是，构建基于数据仓库的客户分析、风险管理分析、市场分析等分析预测应用模型，验证数据挖掘在这些应用系统产生的决策支持作用。在系统设计中，使用了面向对象的分析、统一建模语言(UML)，并采用数据挖掘技术和J2EE架构技术进行系统分析和设计。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景及研究内容
• 1.2 数据仓库
• 1.3 数据挖掘及其现状
• 1.4 数据仓库与数据挖掘
• 1.5 数据挖掘在金融企业中的应用
• 1.5.1 利用数据挖掘进行客户关系管理（CRM）
• 1.5.2 风险管理分析
• 1.5.3 事件关联分析
• 1.6 J2EE技术架构
• 1.6.1 J2EE简介
• 1.6.2 银行分析系统使用 J2EE的可行性
• 1.7 UML与面向对象建模
• 1.7.1 面向对象的建模
• 1.7.2 统一建模语言UML
• 第二章 数据仓库的设计
• 2.1 设计目标
• 2.2 设计原则
• 2.3 数据源分析
• 2.4 逻辑数据模型的分析
• 2.4.1 当事人（PARTY）
• 2.4.2 内部机构（INTERNALORG）
• 2.4.3 地域（LOCATION）
• 2.4.4 产品（PRODUCT）
• 2.4.5 资产（ASSET）
• 2.4.6 协议（AGREEMENT）
• 2.4.7 事件（EVENT）
• 2.4.8 营销活动（CAMPAIGN）
• 2.4.9 渠道（CHANNEL）
• 2.4.10 财务（FINANCE）
• 2.4.11 数据仓库的关系模式定义
• 2.5 数据仓库模型的应用
• 第三章 数据挖掘模型
• 3.1 数据挖掘系统结构
• 3.2 数据挖掘的模型和算法
• 3.2.1 分类与预测
• 3.2.2 关联规则
• 3.3 在银行数据分析系统中生成数据挖掘模型
• 3.3.1 银行客户细分
• 3.3.2 客户细分的方法
• 3.3.3 ID3算法实现客户细分
• 3.3.4 实现其他几种银行商业模型
• 第四章 系统的设计与实现
• 4.1 系统概述
• 4.1.1 系统任务概述
• 4.1.2 银行数据分析系统体系结构
• 4.1.3 系统架构技术基础
• 4.1.4 系统运行环境
• 4.2 系统用例分析
• 4.3 系统领域分析建模
• 4.3.1 静态模型的建立
• 4.3.2 动态模型的建立
• 4.4 系统设计
• 4.4.1 MVC设计模式
• 4.4.2 Structs体系结构
• 4.4.3 系统架构设计
• 4.4.4 通过Struts开发银行数据分析系统
• 4.5 银行数据分析系统的实现
• 4.5.1 数据仓库的数据组织
• 4.5.2 数据仓库的生成
• 4.5.3 系统管理模块
• 4.5.4 综合查询分析（OLAP在线分析处理）
• 4.5.5 客户分析应用
• 4.6 系统部署
• 第五章 结束语
• 5.1 总结
• 5.2 还需完善的工作
• 5.3 展望
• 致谢
• 参考文献