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1、林波： 您好！ 说真的，我改你的毕业论文真的非常非常头痛，理由如下： 1、几乎没有任何逻辑性，几乎没有任何条理，没有一个完整的思路，我都不知道你在说什么！ 2、没有提出一个自己的、完整的模型、架构和算法，我根本就不知道你究竟用了什么关键技术，在你的论文中，数据挖掘只不过是一个比较新颖的“新名词”而已。我根本就没看到你把这个技术用进去，这样的论文，答辩肯定是通不过的！ 3、大量地抄袭网上某些论坛的网页，这是学术上的“偷窃”，极其可耻的！ 4、写了一大堆跟你的论文毫无关系的东东，比如，ODBC之类的东西，这跟你的论文是十八杆子都打不着的！ 还有很多非常严重的问题，因时间的关系我就不一一列举了。 附
2、件1是我帮你重新理了一个大致的提纲，仅供参考。 附件2是马上要答辩的一位工程硕士的毕业论文，他不仅做得非常棒，而且也写得非常好，可供你借鉴。 “只要思想不滑坡，办法总比困难多。”愿与你共勉！congfu 在您的来信中曾经提到:From: hzjlb Reply-To: To: xucongfu Subject: 报告论文情况20080404Date:Sun, 6 Apr 2008 20:50:48 +0800 (CST) 徐老师： 这是我含实验结果的论文初稿，请徐老师先看看，我过两天再向你请教！ 祝好！ 您的学生 金林波摘要本文首先介绍了信用卡业务的基本知识，PCRM和数据挖掘的基本概念、原理
3、和方法本文描述了信用卡数据分类挖掘中的数据预处理过程，先从纷杂的应用数据中选择与分析主题有关的数据表，经过一系列数据库操作，从这些数据表中获得样本的输入信息，然后从交易历史信息中抽象出对样本分类的相关参数，将分类标准量化后得到对样本的分类。最后经过数据规格化、异常处理、缺失处理等数据清理方法对样本数据进行加工，得到分类挖掘所需的样本数据。本文的主要内容有：1. 对分类算法，详细介绍了SLIQ决策树算法和BP神经元网络分类算法，并提出了相应的信用评分模型和客户分析模型；2. 对聚类算法，介绍了CLIQUE算法及其实现，并建立了一个客户分析模型，即客户消费行为分析模型。3. 本文重点对异常检测算法
4、作了较深入的学习，详细的分析了LOF算法的基本实现，以及在实现过程中的改进办法，并提出了客户异常消费行为分析模型。4. 基于UNIX和INFORMIX的 数据挖掘系统实现和挖掘结果。 展望，系统优化第一章 引言1-1信用卡知识信用卡是集金融业务与电脑技术于一体的高科技产物，信用卡于1915年起源于美国，1952年，美国加利福尼亚州的富兰克林国民银行作为金融机构首先发行了银行信用卡。1959年，美国的美州银行在加利福尼亚州发行了美州银行卡。此后，许多银行加入了发卡银行的行列。到了六十年代，银行信用卡很快受到社会各界的普遍欢迎，并得到迅速发展指由商业银行向社会发行的具有消费信用、转账结算、存取现金
5、等全部或部分功能的支付工具，不能透支。贷记卡是由银行或信用卡公司向资信良好的个人和机构签发的一种信用凭证，持卡人可在指定的特约商户购物或获得服务。信用卡既是发卡机构发放循环信贷和提供相关服务的凭证，也是持卡人信誉的标志，可以透支。按照授信程度的不同，贷记卡分为真正意义上的贷记卡和准贷记卡。贷记卡是指发卡银行给予持卡人一定的信用额度，持卡人可在信用额度内先消费、后还款的信用卡。准贷记卡是指持卡人须先按发卡银行要求交存一定金额的备用金，当备用金账户余额不足支付时，可在发卡银行规定的信用额度内透支的信用卡。 从2003年国内信用卡起步至今，每年的发卡量均增长80%以上。央行的统计显示，截至2007年
6、底，含贷记卡和准贷记卡在内，全国累计发卡量已超过8750万张，国内商业银行要在当前阶段扩大发卡规模和提高服务质量之间找到完美结合点，上述麦肯锡的报告指出，中国消费者信用卡的总体渗透率依然较低，在14左右。在上海等一级城市的富裕阶层中有超过1/3的人目前都拥有信用卡，并开始熟悉信用卡的使用。相比之下，在台湾和香港地区各收入群体中分别有70和81的家庭持有信用卡。可资对比的还有，在国外，信用卡业务是银行盈利的重要来源之一。比如，信用卡业务作为花旗银行的拳头产品，该业务一年的收益就占了花旗纯利润的13。虽然，目前国内只有招行等为数不多的商业银行在信用卡领域实现盈利，然而盈利的预期却是相当诱人。麦肯锡
7、的报告预测，到2013年中国信用卡行业的整体利润将达到130亿元人民币。报告称，中国信用卡市场依然是中国个人金融服务市场中成长最快的产品线之一。1-2数据挖掘技术和应用数据挖掘，也叫数据库中的知识发现 KDD(Knowledge Discovery in Database)，KDD 一词最早是出现在1989 年8 月的第11 届国际联合人工智能学 术会议上。 数据挖掘的广义定义为：数据库中的知识发现，即从大规模的数据中抽取非 平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的过程FPS96。狭义的理解 认为数据挖掘只是KDD 的一个步骤。KDD 的整个过程包括数据选取、数据预处理 和数据清洗、数据
8、挖掘、知识评估等多个步骤，而数据挖掘只是其中对经过预处 理的数据进行处理，抽取知识的一个过程。 当前，在各种企业、商业领域、科学研究领域所收集的数据，数据规模都越 来越庞大，甚至G、T 级的数据规模，面对如此庞大的数据，利用传统的数据分 析手段已经无法有效的理解和使用这些数据，由此导致越来越严重的“数据爆炸 而知识贫乏”。另外，传统的数据分析方法，例如统计方法，只能获得数据的表 面信息，而不能获得数据的内在联系以及潜在的规律。这需要新的技术来智能的 有效的分析这些数据，以使数据得以充分利用。这就是数据挖掘(Data Mining) 技术产生的背景。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最
9、前沿研究方向之一，引起 了学术界和工业界的广泛关注。国际上许多研究机构都在这个领域开展了各种各 样的研究计划。研究的主要目标是发展有关的方法论、理论和工具，以支持从大 量数据中提取有用的、让人感兴趣的知识和模式。数据挖掘是面向应用的多学科 交叉领域，应用推动了数据挖掘技术和理论的研究。 2003年Gartner Group 的一份研究报告表明，在35年内，数据挖掘和人 工智能将成为最重要的五项关键技术之一Lee01；2003年，整个商业智能市场， 包括数据挖掘工具、查询、报表和OLAP 等，将会达到80亿美元，展示了数据挖 掘应用的巨大空间。随着数据挖掘算法研究的逐渐成熟，市场重心开始从算法研
10、 研究逐渐向数据挖掘应用转移数据挖掘在国外银行的应用起步不早，但发展却很快。数据挖掘技术起源于二十世纪八十年代末期的美国。从商业应用来看，首先采用数据挖掘技术的是金融、保险、电信等行业；而银行则是数据挖掘技术应用的重要领域。在欧美银行当中，汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者；当初应用的业务范围以客户档案（Portfolio）分析为主。但是，真正将数据挖掘深度应用到主营业务中去的是以MBNA和FirstUSA为代表的信贷银行，它们应用的领域主要是信用卡用户分析。到二十世纪九十年代末，随着客户关系管理（PCRM）的兴起，数据挖掘逐步成为银行业的宠儿，美国的美洲银行和商务银行、英国的皇家
11、苏格兰银行、法国兴业银行、德意志银行、荷兰银行、澳大利亚国民银行等纷纷采用数据挖掘技术来提高自己的经营能力。到二十一世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定了基础。在当今的欧美银行业，很少有不采用数据挖掘或数据分析技术的银行。 数据挖掘是个比较宽泛的概念。广义的数据挖掘指的是一般性数据分析，它既包括统计分析方法，也包括挖掘方法。狭义的数据挖掘则是指基于非线性关系的数据分析方法。银行业使用比较多的统计方法有描述分析、探索分析、聚类分析、回归分析、时间序列分析、因子分析、方差分析等等。挖掘方法则包括神经网络、决策树、关联分析、模糊聚类、贝叶斯网络、马可夫链等等。通常情况下，统计分析和挖
12、掘方法要结合使用。但目前有一种倾向，一些软件商把统计方法纳入或包容到挖掘方法之中，使用户在界面上见到的只有挖掘方法。 数据挖掘虽然是一门技术，但在实际应用中，它却是一个过程，一个不断调整、修正和发现的过程。典型的数据挖掘过程包括以下步骤。第一，数据的抽取、转换和清洗。第二，数据探索，发现基本分布、缺省值、异常值等等。第三，建立模型，按照业务需求建立分析模型，如聚类/分类、关联、预测等等。第四，模型修正，将训练数据中得到的模型应用于真实的大数据量，检验和修正分析模型。第五，模型评估，按照特定参数标准对模型进行评估和比较。第六，模型应用，将优化的模型应用到业务流程之中，解决具体业务问题。 具体的说
13、，目前在欧美银行业有那些典型应用如下：1、客户分群和档案管理（Profiling , Segmentation and Portfolio Management） 根据客户资料找出客户的社会、经济和消费特征，再根据这些特征将客户分成不同群体或类别，确定他们的消费能力、消费水平和消费习惯，计算生命价值以及对银行的贡献率。常用的挖掘方法包括聚类分析、神经网络、决策树、探索分析等等。 2、客户保留和个性化营销(Custom Retention and Database Marketing) 客户是一个可能根据年费、服务、优惠条件等因素而不断流动的团体，而找到一个新客户的成本远远高出挽留一个老客户。留
14、住已有的客户是银行业的一大挑战，而个性化服务是有效途径之一。哪些客户最有可能结束使用某项产品或服务? 哪些因素导致这些客户流失？为了留住这些客户，需要采取哪些市场策略？数据挖掘可以帮组管理人员制定专门针对特定客户的服务计划和销售计划。常用的个性化销售方法有跨线销售（Cross-selling），即向已经采用产品或服务的客户销售其它的产品或服务，以及升级销售（Up-Selling），即向已经采用产品或服务的客户销售更高级的产品或服务？常用的数据挖掘方法包括频率分析、交叉分析、对应分析、回归分析、神经网络、决策树、等等。 3、信用卡用户分析 在欧美国家，信用卡是银行的重要业务部分。给什么样的人发放
15、信用卡？定多少信用额度？有多大的风险以及如何防范？这些都是数据挖掘的用武之地。是否批准信用卡申请需要对申请者进行信用定级或信用打分（credit scoring）。年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、职业、职称、收入状况、信用记录等都是分析的参数。持卡人的用卡消费行为也需要打分定级。用款数量，用卡频率、是否按时交款等因素都在分析之列。常用的数据挖掘方法有孤立点分析、支持向量机、决策树等等。 4、金融欺诈和风险管理 金融欺诈以信用卡欺诈、帐户欺诈和贷款欺诈为主要途径。欺诈发现 (Fraud Detection) 已经成为一个专门的研究和防范领域。欺诈交易具有哪些特征？如何建立模型来甄别
16、欺诈交易？常用的数据挖掘方法有孤立点分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、关联分析、决策树分析、神经网络等。 5、投资组合风险分析 随作多元化投资理念的兴起，投资组合分析成为金融界的重要技术领域。确定一个投资组合中的风险因素，预测每一个风险因素的作用时间，每个因素的影响程度，风险级别等等逐步变成一种学问。数据挖掘则可以帮助找出风险要素之所在，以及各个风险要素对整体风险的量化关系。同时，数据挖掘还可以帮助考察公司所面临的总的风险；即企业级风险管理，如金融资产，如固定收入（fixed income）、权益(equity)、外币、固定资产及各种衍生证券的市场价值所面临的负面影响。常用的挖掘方法有回归
17、分析、判别分析、神经网络、决策树等等。 6、辖属机构管理 各个辖属机构运作是否正常? 各个辖属机构在经营上有什么特点? 哪些辖属机构活动最活跃? 哪些服务做得最好或最糟糕? 哪些辖属机构带来最大效益？哪些辖属机构效益最差？各个辖属机构的客户满意度有什么不同？各辖属机构效益的整体分布情况如何等等。数据挖掘有助于从宏观上对分行，乃至整个银行系统进行掌控。常用到的方法包括描述分析、探索分析、孤立点分析、聚类分析神经网络等等。 总之，欧美银行业由于竞争激烈，已经走向真正意义上的个性化服务和科学决策阶段。数据挖掘正是帮助实现这些操作的技术途径，也正在成为金融领域不可或缺的组成部分。 第二章 PCRM在信
18、用卡中的应用 中国工商银行牡丹信用卡数据挖掘现状：面对激烈的银行卡市场竞争，为满足日益增长的客户需求和内部管理要求，对银行卡业务信息按照市场化、电子化、系统化、科学化来管理就显得十分重要。通过数据挖掘，运用先进的IT技术和优化的管理方法对客户进行系统化的研究，通过识别有何时何地的客户来整合客户资源，改进对客户的服务水平，以降低营销成本，赢得更多利润。其目的在于建立一个系统，使企业在客户服务、市场竞争、销售及支持方面形成彼此协调的关系实体，为企业带来竞争优势。该系统将有助于牡丹卡及时、准确、全面地掌握自己的客户数量及其分布、信贷资产分布情况、客户的信用情况和网点利用率情况，有助于银行内部管理人员
19、的分工和协作（包括产品开发人员、营销人员和业务人员），使每个员工都在数据库的管理之下各自进入角色，协调工作，识别、分析、选择和挖掘市场。目前投产的仅仅是数据挖掘的一角：PPCRM（个人客户信关系管理系统）。1、 牡丹卡客户关系管理现状(1)缺乏理论指导和政策导向。PCRM是在完善的市场经济和信息技术广泛运用的条件下产生的，完全移植到银行卡部肯定是行不通的，但其先进的经营理念和经营模式，以及可能发挥的作用，直到目前为止各银行卡部都还缺乏系统的研究，还没有一家银行卡部提出一套完整的PCRM政策。而银行卡业相对其它金融产品，其运作方式更接近市场化，且现在的信用卡市场竞争如此激烈，牡丹卡部若能率先开展
20、这方面的研究，迟早实施PCRM，将极大地规范现有管理体制，抢占市场先机。(2)丰富的客户信息没能有效利用。牡丹卡部的数据库中积累了大量的客户信息，但这些信息是散乱而不连续的，缺乏一套行之有效的数据挖掘系统进行信息分析，致使各种数据不能有效结合，形成了很多“信息孤岛”，使得市场营销、客房服务、风险控制等部门在业务开展方面各自为阵，无法准确搜索、分析客户信息，开拓市场，从而达到为客户提供贴身服务、提高客户忠诚度的目的。同时领导决策层也很难搞清楚数据库系统的整体运作情况，不能有效地提供决策帮助的。(3)产品创新能力弱，市场开拓乏力。由于缺乏对客户信息有效分析，市场细分、市场定位不能遵从科学的营销方法
21、，产品设计不能充分满足客户需求，致使多数新产品缺乏生命力；而在营销过程中，又不能对市场反馈数据进行跟踪、分析，致使商户、持卡人市场拓展策略不能及时调整，丧失市场机会，丢失市场份额，更不能利用已有的丰富客户信息为客户提供深层次服务。(4)维持客户的成本高，客户的保留度和忠诚度低。由于客户信息没有在各部门之间有效流通，客户服务人员不能全方位地了解客户信息，为留住有效客户，必将增加沟通、邮寄、接触、跟踪服务等方面的开支;另一方面，客户服务人员不能正确细分客户，无法找出真正的创利、低利或无利客户，因此也无法据此开展差别化服务，进而为客户提供一对一的服务，以提高各种客户的满意度和忠诚度(5)风险控制水平
22、低，赢利能力弱。在西方发达国家，信用卡的透支收益占整体利润的70以上，而目前牡丹卡部占比还不到30，这与牡丹卡现行的风险控制能力有直接关系。现行的控制方法原始、简单，多是通过提高申请人的门槛采减少风险，限制了许多潜在优质客户的进入；同时不能对风险进行有效的“事中”控制，客户出现轻微透支或透支期限稍长（大于2个月）便全力追收，影响了透支利息收益。2、 牡丹卡实施PCRM的意义(1)PCRM系统将打造牡丹卡的核心竞争力。银行核心竞争力（CoreComPetence），是指支撑住银行可持续性竞争优势的开发独特产品。创造独特营销手段的能力，是银行在特定经营环境中的竞争能力和竞争优势的合力，是其现有业务
23、资源优势与运行机制的有机融合。PCRM的实施，将为牡丹卡带来先进的以客户为中心的发展战略和经营理念，将优化现有的组织体系和职能架构，形成高效运行的管理系统和交流通畅的信息系统，将加强银行开发、创新和营销金融产品的能力，将提升银行的信息化、电子化建设水平和全员的知识、技术和工作能力从而为培育和打造银行的核心竞争能力提供全面而有力的保障。(2)整合已有的金融资源。牡丹卡是整个工商银行的品牌，它是全行管理、科技、服务、营销等方面的综合体现。完整的PCRM系统在银行资源配置体系中将发挥承前启后的作用;向前它可以朝银行与客户的全面联系渠道伸展，综合传统的电话银行、自助设备、网点机构，以及网络银行、网络金
24、融交割、服务等，构架起动态的牡丹卡服务前端体系；向后它能渗透到银行管理、产品设计、计划财务等部门，整合MIS、DSS上ERP等系统，使银行的信息和资源流高效顺畅地运行，实现银行运营效率的全面提高，全行范围内的信息共享、业务处理流程的自动化，从而全面提升牡丹卡的品牌。(3)全力提高市场营销、拓展能力。首先PCRM系统将使市场营销部门能更好地把握客户和市场需求，提高客户满意度和忠诚度，保留更多的老客户并不断吸引新客户。其次PCRM系统将全方位的扩大经营活动的范围，提供实时创新的银行卡产品、把握市场机会，提高市场占比和效益深度。再次，PCRM系统将使原本“各自为战”的银行服务、营销、管理人员等开始真
25、正围绕市场协调合作，为满足“客户需求”组成强大团队。(4)通过PCRM客户关系管理系统，可以为客户提供一对一的服务。银行通过PCRM系统得知客户的嗜好、兴趣和注意力，根据客户的爱好调整自己的产品和服务，通过分析客户的抱怨、建议、咨询等信息不断改进自己的服务水平，赢得客户的最大满意；通过PCRM可以分析客户对产品的应用频率 持续性等指标来判别客户的忠诚度，从而对忠诚客户提供优惠服务；另外，实施PCRM还可采用分析详细的交易数据以鉴别哪些客户是具有吸引力的赢利客户，并将该数据分发到各个网点以确保这些客户可以享受到第一流的服务。(5)降低运营成本，规避经营风险。PCRM将为银行卡部各业务部门提供一个
26、共享信息的自动化工作平台，从而降低运营成本；它还能节省市场营销、邮寄、接触、追踪调查等方面的开支；PCRM还能减少促销活动的成本并提供营销和与客户沟通方面更高的投资回报；实施PCRM还有助于规避经营风险，达到保留现有客户和发掘潜在客户并提高银行盈利能力的目的。作为个人金融的前沿阵地，牡丹卡改革走在了最前列，5月17日牡丹卡中心在北京正式成立，标志着牡丹卡按市场化运作拉开了序幕，这也为牡丹卡实施PCRM提供了良好的制度平台，在牡丹卡部全面推行PCRM的条件已经基本具备。牡丹卡中心应紧抓这一契机推行PCRM，不仅有利于稳定和发展与优质客户的关系，而且还可以带动银行卡改革，相信PCRM应用将易有广阔
27、的发展前景22 研究背景和意义 由于本人长期在中国工商银行牡丹卡分中心层面从事技术和业务管理工作，本文所指的中国工商银行牡丹卡分中心在工行目前工总行一级分行（包括省分行和计划单列城市分行）二级分行（包括省会城市和部分副省级城市）支行分理处和储蓄网点的编制序列中,属于二级分行的处室,它同时承担着工行银行卡的管理和银行卡经营的双重职能。具体任务包括本地区的银行卡客户营销和管理、特约商户营销和管理、风险控制、客户服务，同时还要追求利润最大化。在目前国内的行政体制下，省会城市同时是一个省、更是一个地区的政治和经济中心，所以一个二级分行的牡丹卡分中心经营的好坏直接影响着一个省。有效管理目前庞大的牡丹卡经
28、营数据1、帮助银行卡处提高全行信用卡经营管理数据一致性；2、实现按不同业务管理需求整合信用卡数据；3、帮助业务部门、管理部门、决策部门及时获取所需的信息；4、提高信息分析能力；5、有效管理分散在多个系统的经营管理数据。 二、提高银行卡处财务管理和成本控制能力 1、实现分部门、分业务、分产品的财务核算以及成本评价； 2、帮助银行卡处了解影响净利润增长的不利因素； 3、制定科学的资金转移价格计算/基于风险调节的经济资本配置原则； 4、识别高收益率客户/削减无利可图的客户； 5、实现把成本分摊到账户级； 6、计算和掌握客户/账户级的收益率； 7、进行多维分析。 三、提高银行卡部抗风险管理能力 1、帮
29、助银行卡处分析资产负债中到底嵌入了多少风险；2、如果下述条件变化，回答对未来的财务统计将产生如何影响：利率上升、下降或保持不变？数千种业务的利率不同变化将给利润造成什么影响？ 3、考虑风险因素，回答如何在可承受的风险范围内获得最大利润？ 4、帮助银行卡部实现资产和负债的最优摆布？ 四、帮助银行卡部有效管理客户 1、客户是谁？ 2、他们购买/使用了银行什么金融产品？ 3、他们为银行带来了多大的利润？ 4、他们对所购买/使用的金融产品满意吗？ 5、客户群体分割/目标客户定位？ 6、客户希望以哪种途径使用金融产品？透过业务数据变化，跟踪、分析业务经营活动特点，揭示全局性、前瞻性问题，实现对全行经营管
30、理活动的全面监测和科学评价，为全行战略决策、市场竞争、风险控制和内部管理提供信息支持。 第三章 数据挖掘技术的应用第四章 数据挖掘在信用卡分析应用 瑞康手册 陈文乐文章 综合管理系统信用卡综合信息管理系统的设计过程和具体实现步骤。后台采用基于UNIX 的INFORMIX小型数据管理系统，前台采用基于ODBC的C+S数据库开发工具。有了数据库的支持，再以VB为开发界面，开发信用卡数据分析系统，并提供用户以图形比较、文字报表的形式来观察分析结果，既清晰又直观。本系统开发的难点在于利用VB的数据环境来控制输出相应的数据报表，下文将对其实现过程做详细的阐述。 第1章 信用卡数据分析系统编程理论基础本系
31、统的主要理论基础的最重要的两个部分就是信用卡风险控制理论和数据库理论。以下将详细介绍这两部分的技术细节。1.1 风险控制理论1.1.1 信用卡风险的类型和特点： 一 、风险和信用卡风险：风险是指发生损失的可能性。风险越大发生实际损失的可能性就越大，但风险并不等于现实的损失。 信用卡风险是指发卡行、取现网点、特约商户及持卡人在发卡、受理信用卡及使用信用卡等环节上出现的非正常情况而造成经济损失的可能性。二、 信用卡业务风险的特点：由于信用卡业务涉及的面广，其风险产生的原因也较复杂，因此，信用卡业务的风险是客观存在的。其主要特点有：1. 信用卡业务风险的涉及面广。2. 信用卡业务风险的种类繁多。三、
32、 信用卡业务的风险的类型：由于信用卡业务的风险涉及面广，发生的方式、方法是多种多样的，风险形成的原因也各不相同，其类型主要有以下几种：1. 持卡人的信用风险。2. 不良持卡人超额透支的风险。3. 不法分子诈骗的风险。4. 特约商户操作不当的风险。5. 发卡银行内部或外部勾结作案的风险。1.1.2 信用卡风险管理的作用和手段：一、信用卡风险管理的作用：信用卡业务风险是一种客观经济现象，无处不在，无时不有，不以人们的意志为转移。发卡行必须加强风险管理以降低风险，减少损失。所谓信用卡风险管理是指发卡行在经营管理中对信用卡业务中可能产生的风险采取事前防范、事中控制、事后处理的管理工作。加强信用卡风险管
33、理对发卡行、特约商户、持卡人及执整个社会都具有重要的作用。实施信用卡管理的作用不外乎二个方面：一是风险发生后的作用，二是风险发生前的作用。由于本系统主要是模拟信用卡数据分析系统，主要是考虑到风险发生前的防范，就不再描述风险发生后的作用了。在信用卡风险发生之前，信用卡风险管理的作用主要有：1. 以较低的风险费用支出取得最佳风险控制效果。2. 减少忧虑，增强使用，接受信用卡的安全感。二、 信用卡风险管理的手段:发卡机构信用卡风险管理应采取事前防范和事中控制并举的措施，且应在风险发生后采取积极措施进行事后处理。（一）信用卡风险的事前防范信用卡风险的事前防范包括信用卡风险的回避和信用卡风险的防范二种方
34、法。1. 信用卡风险的回避2. 信用卡风险的防范a.持卡人风险防范b.特约商户风险防范c.发卡机构内部风险防范d.对利用信用卡诈骗的风险防范（二）信用卡风险的事中控制信用卡风险的事中控制手段主要有以下几种。1. 实现信用卡风险的转移2. 加强信用卡授权管理3. 加强信用卡透支和支付管理（三）信用卡风险的事后处理信用卡风险发生后，发卡机构应采取积极措施进行事后处理，以减少风险损失，尽量保护发卡机构、持卡人、特约商户乃至保证人、保险公司的利益不受损失，并保持发卡机构经营的稳定性、连续性。信用卡风险事后处理的方法主要有以下几种。1. 建立风险补偿机制2. 持卡人拖欠透支款的处理3. 对信用卡诈骗的处
35、理1.2 数据库理论对数据库的连接将通过ODBC接口，对数据库的操作将使用ADO对象和结构化查询语言（SQL）。对于ADO对象的各种数据库操作，在本系统中将要用到很多，对于结构化查询语言（SQL）的数据库进行各项操作也都要用到。所以对这些技术的的理解程度和掌握程度要非常的熟练，运用自如。BACK1.2.1 ODBC连接数据库 数据库配置模块在连接数据库的时候，采用了ODBC设置数据源的文件DSN的方式，对各种可以使用ODBC连接的数据库都能与其连接；应用ODBC进行应用程序的开发，需要了解ODBC的一些含义和特点：ODBC（Open Database Connectivity）是被人们广泛接受
36、的用于数据库访问的应用程序编程接口。对于数据库API，它以X/Open和ISO/IEC的Call-Level Interface(CLI)规范为基础，并使用结构化查询语言（SQL）作为其数据库访问语言。ODBC是为最大的互用性而设计的，即一个应用程序用相同的源代码访问不同的数据库管理系统(DBMS)的能力。数据库应用程序在ODBC接口中调用函数，ODBC接口在叫做驱动程序的针对数据库的模块中实现。驱动程序的使用使应用程序从具体的数据库调用中隔离开来，因为驱动程序在运行时才加载，所以，用户只需要增加一个新的驱动程序来访问新的DBMS，没有必要重新编译或者重新链接应用程序。建立ODBC是为了提供统
37、一的方法，来访问不同的或相异(heterogeneous)的数据库管理系统。ODBC定义标准SQL语法。应用程序可以使用ODBC或具体DBMS的语法来提交语句。如果语句使用与具体DBMS不同的ODBC语法，在把它发送到数据源之前，驱动程序转换它。然而，这样转换非常少，因为大多数DBMS都已经使用SQL语法。ODBC总体结构有四个组件： 应用程序。执行处理并调用ODBC函数，以提交SQL语句并检索结果。 Driver Manager。根据应用程序加载并卸载驱动程序。处理ODBC函数调用，或把它们传送到驱动程序。 驱动程序。处理ODBC函数调用，提交SQL请求到一个指定的数据源，并把结果返回到应用
38、程序。如果有必要，驱动程序修改一个应用程序请求，以使请求与相关的DBMS支持的语法一致。 数据源。包括用户要访问的数据及其相关的操作系统、DBMS及用于访问DBMS的网络平台（如果有的话）。BACK1.2.2 结构化查询语言基础本系统最主要的两方面技术其中最基本的一个便是数据库的操作，对数据库模块的操作功能需要对结构化查询语言（SQL）进行深入的了解。先要了解结构化查询语言（SQL）的一些含义和特点：这是一种允许用户在特定需要的基础上访问数据，需要给他们提供解释他们的要求的语言。对数据库来说，一个简单的要求被定义为一个查询；这样的一种语言叫做查询语言。为此目的开发了许多查询语言，但它们中只有一
39、个成了最流行的：结构化查询语言，它是IBM于1970年研制的。1986年SQL成了一个ANSI标准，并于1987年成为ISO标准；目前它广泛应用于数据库管理系统中。SQL核心语句：插入数据 向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。INSERT INTO table_name|view_name (column_list) DEFAULT VALUES |Values_list | select_statement删除数据 要从表中删除一个或多个记录，需要使用SQL DELETE语句。DELETE FROM table_name|view_name WHERE clause更新
40、记录 要修改表中存在的一条或多条记录，使用SQL UPDATE语句。UPDATE table_name|view_name SET table_name|view_namecolumn_list|variable_list|variable_and_column_list,column_list2|variable_list2|variable_and_column_list2,column_listN|variable_listN|variable_and_column_listNWHERE clause用SELECT 创建记录和表需要把INSERT 语句与SELECT 语句结合起来。1.2
41、.3 ADO对象的数据库操作 在本系统中，对数据库的操作使用了ADO对象。ADO的含义和特点如下：Microsoft ActiveX Data Objects (ADO) 使您的客户端应用程序能够通过 OLE DB 提供者访问和操作在数据库服务器中的数据。ADO 支持用于建立基于客户端/服务器和 Web 的应用程序的主要功能。其主要优点是易于使用、高速度、低内存支出和占用磁盘空间较少。ADO 同时具有远程数据服务 (RDS) 功能，通过 RDS 可以在一次往返过程中实现将数据从服务器移动到客户端应用程序或 Web 页、在客户端对数据进行处理然后将更新结果返回服务器的操作。ADO 提供执行以下操
42、作的方式： (1) 连接到数据源。同时，可确定对数据源的所有更改是否已成功或没有发生。(2) 指定访问数据源的命令，同时可带变量参数，或优化执行。(3) 执行命令。(4) 如果这个命令使数据按表中的行的形式返回，则将这些行存储在易于检查、操作或更改的缓存中。(5) 适当情况下，可使用缓存行的更改内容来更新数据源。(6) 提供常规方法检测错误（通常由建立连接或执行命令造成）。 在典型情况下，需要在编程模型中采用所有这些步骤。但是，由于 ADO 有很强的灵活性，所以最后只需执行部分模块就能做一些有用的工作。例如：将数据从文件直接存储到缓存行，然后仅用 ADO 资源对数据进行检查。以下元素是 ADO
43、 编程模型中的关键部分： 连接 通过“连接”可从应用程序访问数据源，连接是交换数据所必需的环境。通过如 Microsoft Internet Information Server 作为媒介，应用程序可直接（有时称为双层系统）或间接（有时称为三层系统）访问数据源。 对象模型使用 Connection 对象使连接概念得以具体化。Connection 对象用于指定专门的提供者和任意参数。 命令 通过已建立的连接发出的“命令”可以某种方式来操作数据源。一般情况下，命令可以在数据源中添加、删除或更新数据，或者在表中以行的格式检索数据。 对象模型用 Command 对象来体现命令概念。Command 对象
44、使 ADO 能够优化对命令的执行。 参数通常，命令需要的变量部分即“参数”可以在命令发布之前进行更改。例如，可重复发出相同的数据检索命令，但每一次均可更改指定的检索信息。参数对执行其行为类似函数的命令非常有用，这样就可知道命令是做什么的，但不必知道它如何工作。例如，可发出一项银行过户命令，从一方借出贷给另一方。可将要过户的款额设置为参数。 对象模型用 Parameter 对象来体现参数概念。 记录集如果命令是在表中按信息行返回数据的查询（行返回查询），则这些行将会存储在本地。对象模型将该存储体现为 Recordset 对象。但是，不存在仅代表单独一个 Recordset 行的对象。记录集是在行
45、中检查和修改数据最主要的方法。 字段一个记录集行包含一个或多个“字段”。如果将记录集看作二维网格，字段将排列构成“列”。每一字段（列）都分别包含有名称、数据类型和值的属性，正是在该值中包含了来自数据源的真实数据。对象模型以 Field 对象体现字段。 要修改数据源中的数据，可在记录集行中修改 Field 对象的值，对记录集的更改最终被传送给数据源。 错误错误随时可在应用程序中发生，通常是由于无法建立连接、执行命令或对某些状态（例如，试图使用没有初始化的记录集）的对象进行操作。对象模型以 Error 对象体现错误。 属性每个 ADO 对象都有一组唯一的“属性”来描述或控制对象的行为。属性有两种类
46、型：内置和动态。内置属性是 ADO 对象的一部分并且随时可用。动态属性则由特别的数据提供者添加到 ADO 对象的属性集合中，仅在提供者被使用时才能存在。对象模型以 Property 对象体现属性。 集合ADO 提供“集合”，这是一种可方便地包含其他特殊类型对象的对象类型。使用集合方法可按名称（文本字符串）或序号（整型数）对集合中的对象进行检索。 事件 “事件”是对将要发生或已经发生的某些操作的通知。一般情况下，可用事件高效地编写包含几个异步任务的应用程序。对象模型无法显式体现事件，只能在调用事件处理程序例程时表现出来。ADO 的目标是访问、编辑和更新数据源，而编程模型体现了为完成该目标所必需的系列动作的顺序。ADO 提供类和对象以完成以下活动： 连接到数据源 (Connection)，并可选择开始一个事务。 可选择创建对象来表示 SQL 命令 (Command)。
