商业银行中的数据挖掘应用的任务书任务名称：商业银行中的数据挖掘应用任务描述：商业银行具有大量的客户信息、交易信息和财务信息等数据资源，为了发现其中潜在的商业价值和风险，需要进行数据挖掘。同时，数据挖掘可以帮助商业银行提高客户服务水平和业务效率。本任务的目标是探究商业银行中的数据挖掘应用，设计并实现典型的数据挖掘应用场景。任务分解：1.调研商业银行中的数据挖掘应用现状和发展趋势，分析数据挖掘在商业银行中的应用效果和影响。2.研究商业银行中的典型数据挖掘应用场景，如客户分析、风险管理、产品推荐等，探究数据挖掘算法的选择和特点。3.设计并实现一个典型的数据挖掘应用场景，比如基于大数据的客户画像分析、基于监督学习算法的信用风险评估、基于关联规则挖掘的跨销售机会推荐等。4.针对上述典型场景，制定数据挖掘应用方案，包括数据准备、特征工程、算法模型选择和实现等。5.使用商业银行的数据资源，进行数据挖掘应用实战，评估模型的精度和效果，并提出改进措施。6.总结研究结果，撰写数据挖掘应用方案和实践报告，提出未来研究的方向和建议。参考文献：1.刘建国，商业银行大数据清洗与建模分析，电子科技大学，2017。2.王瑞，商业银行营销策略研究：基于数据挖掘方法，上海财经大学，2018。3.韦立华，基于大数据的风险管理研究，华南理工大学，2019。4.刘明宇，基于机器学习的信用评分模型研究，浙江大学，2020。