分类规则在金融行业的应用分析摘要: 数据库内容丰富，蕴藏大量信息。数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户，并给出基于知识的决策分析意见和结论。随着数据挖掘的蓬勃发展，它的功能会越来越多。分类规则就是其中一种，它可以用于提取描述重要数据类的模型。许多分类方法已被机器学习、专家系统、统计学以及神经生物学方面的研究者提出。基于以上内容，可以建立一个分类模型，进行详细的分析，对保险客户的信用、安全或风险进行分类评价。关键词:数据挖掘；分类；金融；保险前言: 数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息。其功能是在指定的数据集中发掘出数据间潜在的模式，找出人们可能忽视的信息，以便于理解和观察的形式反映给用户
