数据挖掘是一个非常强大的领域，可以对数据进行高级检查，它继承了统计学和机器学习的技术和机制。商业智能和高级分析应用程序使用由其生成的信息，其中包括对验证数据的分析。

财务数据分析是非常重要的，以分析业务是否稳定和盈利，从而进行资本投资。财务分析师主要分析资产负债表、现金流量表和损益表。

数据挖掘技术已被用于提取隐藏模式，并预测金融市场的未来趋势和行为。要挖掘这些数据，尤其是高频金融数据，通常需要先进的统计、数学和人工智能技术。

数据挖掘对金融数据分析的好处:

•高效

•有效

•准确

•可伸缩

•经济(便宜)

与金融相关的数据挖掘技术可用于以下类别:

•销售高峰

•毛利润和净销售额

•储存

实例/例子:

•银行和信用卡公司使用数据挖掘工具建立金融风险模型。

•数据挖掘在营销中也扮演着重要的角色(比如检测欺诈、金融应用)。

数据挖掘可以在以下领域提供帮助:

•洗钱和其他金融犯罪的侦查:洗钱是一种将黑钱转化为白钱的犯罪活动。在当今世界，数据挖掘方法的发展已经被认为是识别洗钱的合适技术。数据挖掘的方法为银行客户提供了一种识别或检查识别反洗钱效果的方法。

•贷款支付预测和客户信贷政策分析:贷款分配是每个银行的基本业务部分。贷款预测系统自动计算所使用的特征的大小，并测试有关其大小的数据。因此，数据挖掘有助于在其模型的帮助下管理所有重要数据及其大型数据库。

•针对目标营销的客户分类和聚类:数据挖掘方法与营销一起针对特定的市场，它们也支持和决定市场决策。通过数据挖掘，它可以帮助保留利润、利润率等，并决定哪种产品最适合不同类型的客户。

•设计和构建用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库:组织设法将数据恢复或转移到各种大型数据仓库中，因此不同的数据挖掘方法或方式有助于对大量数据进行正确且准确的分析。它还可以检查大量的交易。