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郑志明，缪绍日，荆丽丽 等 著

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• 金融数据挖掘
• 金融分析
• 数据分析
• 机器学习
• Python
• 量化交易
• 风险管理
• 金融科技
• 大数据
• 投资策略

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111518051

版次：1

商品编码：11828203

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 银行业信息化丛书

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：269

编辑推荐

适读人群 ：银行信息科技人员，事数据挖掘与分析技术应用研究的科研人员和金融数据分析人员，金融
　　本套丛书由国家银行业信息科技管理高层指导委员会组织编写，银监会尚福林主席担任丛书编委会主编并亲笔作序。编委会成员囊括了银监会、国内各大银行的领导，各书的编著者都是各大银行总行的信息技术技术专家。本套丛书系统性强，内容先进实用，既立足我国银行业实际，又注重总结本土银行业的实践经验和成功案例，既着眼于国际先进银行的信息技术发展态势，又对如何将这些先进技术和理念本土化结合进行了探索和思考。

内容简介

　　《金融数据挖掘与分析》针对金融行业数据量大、更新快的特点，着重介绍了数据挖掘与分析技术在金融行业尤其是银行业中的应用。本书的主要内容包括：数据挖掘概述、金融数据挖掘概述、基于大数据的金融数据挖掘概述、数据仓库技术、数据挖掘与分析技术、大数据挖掘与分析技术、数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用、数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用、数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用、数据挖掘技术在互联网金融中的应用、基于大数据的金融科技战略与实施、数据安全与隐私保护，并针对当前的大数据浪潮，给出了金融数据挖掘与分析领域的应对策略。

目录

总序
前言
第1 篇　基础　篇
第1 章　数据挖掘概述
1.1　数据挖掘技术的发展
1.2　数据挖掘技术的应用领域
1.2.1　银行领域的数据挖掘
1.2.2　证券领域的数据挖掘
1.2.3　电子商务领域的数据挖掘
1.2.4　智能交通领域的数据挖掘
1.2.5　物联网领域的数据挖掘
1.2.6　互联网领域的数据挖掘
1.2.7　社交网络与舆情领域的数据挖掘
1.2.8　生物信息学和医学领域的数据挖掘
1.2.9　零售业领域的数据挖掘
1.2.10　电信领域的数据挖掘
1.3　本章小结
第2 章　金融数据挖掘概述
2.1　数据挖掘技术在金融领域的应用现状
2.2　金融领域进行数据挖掘的必要性和应用点
2.3　数据挖掘技术在金融业务分析中的作用
2.4　金融数据挖掘系统架构
2.5　金融数据挖掘的过程
2.6　本章小结
第3 章　基于大数据的金融数据挖掘概述 18
3.1　大数据的产生
3.2　大数据的特点
3.2.1　规模
3.2.2　速度
3.2.3　多样性
3.2.4　价值密度
3.3　基于大数据的金融数据挖掘新思维
3.4　基于大数据的金融数据挖掘系统架构
3.5　本章小结
第2 篇　技　术　篇
第4 章　数据仓库存技术
4.1　数据预处理技术
4.1.1　数据预处理的意义
4.1.2　常用的数据预处理技术
4.1.3　数据治理
4.1.4　ＥＴＬ 工具
4.2　数据仓库与多维分析技术
4.2.1　数据仓库的基本概念与特点
4.2.2　ＯＬＡＰ 的由来与基本概念
4.2.3　ＯＬＡＰ 的特点和处理特性
4.2.4　常用数据仓库产品及ＯＬＡＰ 工具
4.3　基于数据挖掘的数据仓库系统框架设计
4.3.1　数据仓库计划与准备
4.3.2　数据仓库数据架构
4.3.3　多重粒度的数据仓库数据组织结构
4.3.4　数据仓库的体系结构
4.3.5　数据仓库技术在银行领域的应用
4.3.6　银行数据仓库建设的要点
4.4　本章小结
第5 章　数据挖掘与分析技术
5.1　基本统计分析技术
5.1.1　统计分析概述
5.1.2　回归分析
5.2　数据挖掘算法
5.2.1　分类
5.2.2　聚类分析
5.2.3　孤立点检测
5.2.4　关联规则分析
5.2.5　时间序列分析
5.3　建模工具与分析软件
5.3.1　ＳＡＳ
5.3.2　ＳＰＳＳ
5.3.3　ＷＥＫＡ
5.4　本章小结
第6 章　大数据挖掘与分析技术
6.1　大数据背景下的数据处理技术
6.1.1　大数据背景下数据库技术的发展需求
6.1.2　ＮｏＳＱＬ 数据库技术
6.1.3　海量数据的分布式存储
6.1.4　新型数据管理平台在金融领域的应用
6.1.5　大规模数据集的计算
6.1.6　大数据的可视化
6.1.7　大数据与传统数据
6.2　复杂数据挖掘技术
6.2.1　面向关联的图数据挖掘
6.2.2　海量序列数据挖掘技术
6.3　新兴数据挖掘平台和工具
6.3.1　Ｈａｄｏｏｐ
6.3.2　Ｓｐａｒｋ
6.3.3　Ｈｂａｓｅ
6.3.4　Ｍａｈｏｕｔ
6.4　本章小结
第3 篇　应　用　篇
第7 章　数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用
7. 1　银行风险管理概述
7.1.1　银行风险管理的定义及类型
7.1.2　数据挖掘技术在银行风险管理中的应用
7.2　申请风险评分模型的开发和应用
7.2.1　申请风险评分模型概述
7.2.2　申请风险评分模型的开发
7.2.3　申请风险评分模型的应用
7.3　行为风险评分模型的开发和应用
7.3.1　行为风险评分模型概述
7.3.2　行为风险评分模型的开发
7.3.3　行为风险评分模型的应用
7.4　欺诈风险评分模型的开发和应用
7.4.1　欺诈风险评分模型概述
7.4.2　欺诈风险评分模型的开发
7.4.3　欺诈风险评分模型的应用
7.5　信用数据管理系统
7.6　实践案例
7.7　本章小结
第8 章　数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用
8.1　概述
8.1.1　巴塞尔资本协议的演进、发展及主要内容
8.1.2　我国银行业资本监管和风险计量框架
8.2　数据挖掘技术在风险计量中的应用
8.2.1　风险计量中的数据挖掘算法
8.2.2　数据挖掘技术在巴塞尔风险计量中的实践案例
8.3　本章小结
第9 章　数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
9.1　客户生命周期管理
9.1.1　潜在客户的获取
9.1.2　现有客户的经营
9.1.3　流失客户的赢回
9.2　客户细分分析
9.2.1　客户细分概述
9.2.2　客户细分的方法与技术
9.2.3　客户细分案例
9.3　客户价值分析
9.3.1　客户价值的内涵
9.3.2　客户价值评价体系的建立
9.3.3　客户价值的综合评价与应用
9.4　营销实验设计
9.4.1　锁定目标群体
9.4.2　整合营销手段
9.4.3　实现精准营销
9.4.4　精准营销实验设计案例
9.5　基于数据挖掘的客户关系管理系统设计
9.5.1　基于数据挖掘的客户关系管理系统总体架构设计
9.5.2　基于数据挖掘的客户关系管理系统功能设计
9.5.3　基于数据挖掘的客户关系管理系统数据仓库设计
9.5.4　商业银行客户关系管理系统设计案例
9.6　实践案例
9.7　本章小结
第10 章　数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用
10.1　计算金融学与量化交易
10.1.1　背景
10.1.2　量化交易
10.2　价格预测
10.2.1　基于内部数据的价格预测
10.2.2　基于市场外部信息的价格预测
10.3　证券投资组合管理
10.3.1　投资组合概论
10.3.2　基于数据挖掘的投资组合
10.4　模拟交易平台
10.4.1　模拟交易系统的功能
10.4.2　模拟交易系统的实现技术
10.5　本章小结
第11 章　数据挖掘技术在互联网金融中的应用
11.1　互联网金融介绍
11.1.1　互联网金融概况
11.1.2　互联网金融与大数据的结合
11.2　基于大数据的征信管理
11.2.1　基于大数据的征信特点
11.2.2　基于大数据的征信新方法
11.2.3　大数据征信管理案例
11.3　基于大数据的反欺诈检测
11.3.1　互联网金融反欺诈检测的特点
11.3.2　基于大数据的反欺诈方法
11.3.3　基于大数据的反欺诈案例
11.4　基于大数据的客户关系管理
11.4.1　互联网金融的客户特征与客户需求
11.4.2　基于大数据的互联网金融客户关系管理方法
11.4.3　基于大数据的互联网金融客户关系管理案例
11.5　本章小结
第4 篇　展　望　篇
第12 章　基于大数据的金融科技战略与实施
12.1　基于大数据的科技建设思路
12.1.1　制定差异化的经营思路
12.1.2　构建智能化的软硬件设施
12.1.3　差异化与智能化互动循环改善
12.2　数据挖掘技术下基于风险与收益平衡的差异化经营
12.2.1　基于风险的差异化经营
12.2.2　基于收益的差异化经营
12. 2.3　基于风险与收益的差异化经营
12.3　数据挖掘技术下基于客户需求的差异化经营
12. 3.1　基于客户需求的差异化经营概述
12.3.2　基于客户需求的差异化经营策略
12.4　差异化思路与智能化工具的互动循环实践案例
12. 4.1　构建智能化的软硬件设施
12.4.2　业务应用
12.5　本章小结
第13 章　数据安全与隐私保护
13.1　概述
13.1.1　数据安全与隐私保护的重要性
13.1.2　数据安全与隐私保护的现状及改进建议
13.2　云计算与数据安全
13.2.1　云计算安全性问题
13.2.2　云计算安全技术手段
13.2.3　云计算与金融数据安全
13.3　大数据与隐私保护
13.3.1　大数据带来的个人隐私信息问题
13.3.2　金融行业应用大数据的安全措施
13.3.3　大数据时代的安全新思路
13.4　本章小结
第14 章　应对策略
参考文献

前言/序言

　　随着信息技术尤其是计算机及互联网技术的飞速发展，金融行业每天都在产生着海量的数据。对这些数据进行统计、分析，挖掘出隐藏在数据内部有价值的信息，为金融行业的决策提供指导，已经成为具有挑战性的新课题。在大数据时代，金融行业尤其是银行业对数据挖掘与分析技术的需求已经迫在眉睫。
　　在这种背景下，本书从数据挖掘与分析技术的基础知识出发，紧紧把握金融数据挖掘与分析的新动向，对数据挖掘与分析技术及其在金融行业中的应用进行了详细介绍，并对未来金融数据挖掘与分析的发展进行了展望。
　　本书分为4篇，共14章内容。
　　第1篇为基础篇，主要介绍了数据挖掘的背景、应用及大数据的基本思想，具体内容包括：第1章数据挖掘概述，主要介绍了数据挖掘技术的发展和应用领域；第2章金融数据挖掘概述，主要对数据挖掘技术在金融行业中的应用现状和必要性，以及金融数据挖掘的过程进行了介绍；第3章基于大数据的金融数据挖掘概述，介绍了大数据产生的背景及特点，并从大数据视角探讨了金融数据挖掘的新思维及系统架构。
　　第2篇为技术篇，主要介绍了与大数据相关的数据挖掘技术，具体内容包括：第4章数据仓库技术，主要介绍了数据仓库的基本概念及与数据仓库相关的数据预处理技术，并对基于数据挖掘技术的数据仓库系统框架设计进行了介绍；第5章数据挖掘与分析技术，对各种典型的数据挖掘与分析技术进行了较为全面的讲解；第6章大数据挖掘与分析技术，首先介绍了ＮｏＳＱＬ数据库技术及海量数据分布式存储技术，接着对大图数据、序列数据等复杂数据的挖掘与分析进行了介绍，后对新兴数据挖掘工具Ｓｐａｒｋ、
　　Ｍａｈｏｕｔ等进行了介绍。
　　第3篇为应用篇，主要介绍了数据挖掘技术在银行具体业务中的应用模式，具体内容包括：第7章数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用，首先介绍了数据挖掘技术在银行风险管理中的应用现状，然后以信用卡领域中的信用风险管理为例，介绍了申请风险评分模型、行为风险评分模型以及欺诈风险评分模型的开发和应用；第8章数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用，首先介绍了巴塞尔资本协议的基本概况，接着对数据挖掘技术在新巴塞尔资本协议风险计量中的应用现状进行了介绍，后介绍了基于新巴塞尔资本协议三大支柱的银行信用风险计量方法及主要过程；第9章数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，首先介绍了在不同的生命周期阶段企业面临的不同业务要求，然后着重介绍了客户细分的方法与技术，接着介绍了客户价值的内涵及其评价体系的建立，后介绍了基于数据挖掘技术的ＣＲＭ设计方法；第10章数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用，主要介绍了数据挖掘技术在金融产品价格模型、证券投资组合、交易平台等金融市场中的应用；第11章数据挖掘技术在互联网金融中的应用，对互联网金融中大数据技术的应用做了较为全面的介绍，并通过对基于大数据的征信管理、反欺诈检测和客户关系管理三个方面的具体介绍，使读者了解大数据技术具体的应用场景、应用方法和应用范围。
　　第4篇为展望篇，主要介绍了数据挖掘技术在金融行业中的应用前景和面临的问题，具体内容包括：第12章基于大数据的金融科技战略与实施，首先介绍了基于大数据的金融科技建设思路，接着介绍了数据挖掘技术下基于风险与收益平衡的差异化经营和基于客户需求的差异化经营，后结合案例介绍了差异化思路与智能化工具的互动循环实践；第13章数据安全与隐私保护，主要介绍了云计算中的数据安全问题及大数据分析带来的隐私保护问题；第14章应对策略，针对当前的大数据浪潮，给出了金融数据挖掘与分析领域的应对策略。
　　本书由郑志明、缪绍日、荆丽丽、吴美玲、杨益明、黄熹微、林道新、汤瑛、李文锋、陈佳蔚编著。
　　在本书的编写过程中，参阅了大量的文献资料，在此向这些文献资料的作者表示衷心的感谢！
　　由于编者水平有限，再加上编写时间仓促，书中难免存在缺点和不足之处，恳请广大读者批评指正！
　　编者

好的，以下是一份为您的图书《金融数据挖掘与分析》量身定制的、不涉及该书具体内容的详细图书简介： --- 智谋与远见：现代商业决策的基石 ——洞悉市场脉动，驾驭未来机遇 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录历史的工具，它已成为驱动现代商业竞争的核心资产。每一笔交易、每一次点击、每一份报告背后，都蕴含着对市场趋势、客户行为乃至宏观经济走向的深刻洞察。然而，海量数据的堆砌并不能自动转化为决策优势，真正的价值在于能否精准、高效地从中提炼出具有前瞻性和可操作性的智慧。 本书并非聚焦于某一特定技术领域，而是为所有致力于提升商业洞察力、优化运营效率、重塑战略决策流程的专业人士、管理者和研究学者，提供一套系统化、跨学科的思维框架与实践路径。我们探讨的是如何将原始信息转化为洞察力引擎，构建起一套适应快速变化商业环境的认知体系。 第一部分：决策环境的重塑与挑战 本书开篇即深入剖析了当前商业环境中，数据应用所面临的核心困境。我们不再满足于“描述性分析”（发生了什么），而是迫切需要“预测性分析”（将要发生什么）和“规范性分析”（我们应该怎么做）。 1. 范式转移：从经验主导到数据驱动 探讨了传统决策模式与现代数据驱动型决策模式之间的本质区别。强调了在不确定性增强的市场中，依赖直觉的局限性，以及建立基于事实和概率模型的决策机制的紧迫性。我们将审视企业文化、组织架构如何阻碍或促进数据价值的释放。 2. 数据的碎片化与整合难题 现代企业运营产生的数据源极其分散——来自销售系统、供应链、客户关系管理（CRM）、社交媒体乃至物联网设备。本书将详细分析如何在跨平台、异构数据源之间建立有效的数据连接桥梁，解决数据孤岛问题，确保决策分析基于完整和一致的数据视图。 3. 伦理、合规与信任的基石 随着数据使用的深化，隐私保护（如GDPR、CCPA等）和数据安全成为不可回避的议题。本部分着重讨论如何在追求数据价值最大化的同时，恪守严格的法律法规与道德标准，构建受信任的数据使用环境，确保企业声誉和长期发展不受损害。 第二部分：构建洞察力的核心方法论 本部分超越具体的工具和软件，聚焦于分析思维的构建，这是所有高级数据应用的基础。 1. 问题的定义与量化：从模糊到清晰 成功的分析始于准确的问题定义。本书提供了一套结构化的方法，指导读者如何将复杂的商业疑问拆解为可量化、可检验的分析目标。我们将探讨“正确的问题比正确的答案更重要”的理念，并展示如何利用场景模拟来预见分析的潜在价值。 2. 模型的选择与解释：透明度与实用性并重 分析模型是连接数据与决策的桥梁。我们探讨了从经典的统计模型到新兴的复杂算法在商业场景中的适用边界。重点讨论了“黑箱”模型的局限性，强调了模型可解释性（Explainability）的重要性，确保管理者能够理解模型做出判断的依据，从而建立对分析结果的信心。 3. 验证、迭代与持续优化 数据模型并非一成不变。市场环境和客户行为的演变要求分析工具必须具备适应性。本部分详细阐述了如何设计A/B测试、后验分析以及模型性能监控体系，确保决策工具集能够随着时间推移保持其准确性和相关性。 第三部分：洞察力的应用与战略转化 数据分析的终极目标在于驱动有意义的商业行动。本部分着眼于如何将分析结果有效地融入到企业运营的各个层面，实现战略上的飞跃。 1. 风险预警与韧性建设 在瞬息万变的全球经济中，识别和量化风险至关重要。本书探讨了如何构建动态的风险感知系统，用于识别潜在的系统性风险、市场波动和运营瓶颈。通过前瞻性指标的跟踪，帮助企业从被动的危机应对者转变为主动的风险管理者。 2. 客户价值链的深度挖掘 深入理解客户的终身价值（CLV）和购买旅程（Customer Journey）是提升盈利能力的关键。我们将展示如何利用非结构化数据与行为数据，构建更精细的用户画像，实现超个性化的产品推荐、服务交付和营销干预，从而最大化客户保留率和交叉销售潜力。 3. 运营效率的精益化 在供应链管理、资源分配和流程自动化方面，数据分析提供了前所未有的优化空间。本书将剖析如何利用时间序列分析和优化算法，实现库存的最小化、预测需求的精准化以及资产利用率的最大化，直接降低边际成本，提升净利润。 结语：面向未来的学习者 《智谋与远见》旨在培养读者一种系统性的数据思维，使其能够自信地驾驭复杂的数据景观，并将其转化为具有竞争力的商业战略。这不是一本速成手册，而是一份引导您穿越现代商业迷雾的指南。掌握了这些方法论，您将能够超越行业内现有的分析水平，真正成为引领变革的核心力量。 准备好将您的数据转化为决定性的商业优势了吗？ ---

评分☆☆☆☆☆

我通常对技术类书籍的案例部分持保留态度，因为很多时候案例只是为了印证某个孤立的理论点而存在，缺乏实际业务场景的复杂性和脏数据。然而，这本书中的案例分析部分简直是一场盛宴。它们似乎是直接从顶级的金融机构报告中抽丝剥茧而来，细节丰富到令人咋舌。特别是关于风险预警模型构建的那一组案例，作者不仅展示了如何处理缺失值和异常点，更重要的是，他深入探讨了不同数据源（比如另类数据如新闻情感分析）整合进传统信用评分模型后，模型鲁棒性和解释性之间的权衡取舍。我记得有一段关于“模型可解释性”的讨论，作者没有简单地抛出SHAP值或LIME方法，而是结合了监管合规的要求，探讨了在不同监管框架下，何种复杂模型在实践中更具可行性。这种将理论、实践、监管三者紧密结合的叙事方式，极大地提升了案例的实用价值，让我感觉自己不是在看书，而是在参与一场高强度的行业咨询项目。

评分☆☆☆☆☆

我购买过很多关于金融建模的书籍，但大多在工具的介绍和概念的堆砌上止步不前。这本书的独特之处在于，它真正做到了“学以致用”与“理论升华”的完美统一。它不仅仅告诉你“如何”处理数据，更重要的是，它引导你思考“为何”要以这种方式处理数据，以及在不同的市场周期和宏观经济环境下，这些方法论的适用边界在哪里。例如，关于高频交易数据中的噪声过滤技术，作者并没有给出固定的阈值，而是详细分析了不同过滤策略对阿尔法衰减速度的影响，这是一种非常高阶的系统思考。对于希望将自己的技能从“数据分析师”提升到“金融策略师”层级的读者来说，这本书无疑是一剂强效的催化剂。它要求读者带着批判性的眼光去审视每一个公式和每一个结论，读完后，我发现自己看待金融市场中的各种报告和新闻的视角都变得更加犀利和透彻，那种“拨云见日”的感觉，是任何简单的教程都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，说实话，一开始让我有些“望而生畏”，但深入阅读后发现，这完全是一种高屋建瓴的叙述方式，它不是那种手把手教你敲代码的“菜鸟指南”，而更像是一位资深行业专家在为你构建宏观的思维框架。作者在处理复杂理论时，很少使用过于口语化的解释，而是直接切入问题的本质和数学逻辑，这一点非常对我的胃口，因为它避免了那些为了“简化”而牺牲掉的精确性。举个例子，在讲解时间序列模型如何适应金融市场的非平稳性时，作者引用了数个古典计量经济学理论的原始出处，并巧妙地将现代机器学习的优化方法嵌入其中进行对比论证，这种跨学科的对话处理得极为老道和圆融。读完某些章节后，我感觉自己的知识体系被强行拉升到了一个新的高度，不再满足于使用现成的工具包，而是开始思考工具包背后的“为什么”和“如何改进”。对于那些已经具备一定统计学或金融学基础的读者来说，这本书提供的思维增量是极其可观的，它训练的不是你的操作能力，而是你的决策洞察力，这点是很多市面上强调速成的书籍所无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是深得我心，封面那深邃的蓝色调，配上简洁有力的银色字体，初看就给人一种专业、严谨又不失现代科技感的印象。内页的纸张选择也相当不错，厚度适中，触感温润，长时间阅读也不会感到刺眼或疲劳。更让我欣赏的是，编排的逻辑性非常强，目录的层级划分清晰明了，仿佛为你铺设了一条从基础概念到前沿应用的平稳上升阶梯。我尤其注意到扉页上引用的几位学者的名言，这些话语不仅提升了书籍的格调，也预示了接下来的内容会是干货满满，绝非泛泛而谈。翻开第一章，作者的引言部分就非常抓人眼球，他没有直接陷入复杂的公式推导，而是用几个生动的数据驱动决策的商业案例引入，一下子就把读者的好奇心和求知欲给勾了起来，让人迫不及待想深入了解这些“金融数据”究竟藏着哪些不为人知的秘密。整体而言，光是这份设计和排版，就已经让我对这本书的质量充满了信心，它散发着一种沉甸甸的学术气息，同时又兼顾了阅读的舒适性，绝对是值得放在书架上时常翻阅的那种类型。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，但最让我感到惊喜的是它在“伦理与未来趋势”部分的处理方式。在很多专注于算法和模型的书籍中，这个部分往往被一笔带过，变成几句空洞的口号。但在这里，作者用了一个独立的章节来严肃地探讨数据偏见（Bias）在金融决策中的放大效应，并提出了几种从数据采集端到模型部署端进行“公平性审查”的具体技术路径。这种前瞻性的视角，让我意识到金融数据分析已经远远超出了单纯追求高准确率的范畴，它正在成为一个关乎社会公平和系统稳定的关键议题。此外，作者对下一代量化研究的展望，特别是对联邦学习（Federated Learning）在保护客户隐私前提下进行跨机构数据协作的潜力分析，也展现了他对行业未来脉络的精准把握。阅读这部分内容，就像是得到了一张通往未来五年行业发展蓝图的门票，它让我开始重新审视自己当前研究的立足点和发展方向，意义非凡。

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银行私有云的案例可以还好研究下

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数据挖掘的实例。学习一下。