数据挖掘技术作为一种从大量数据中提取有用信息和知识的方法，在网上银行促销活动中的应用越来越广泛。随着电子商务的发展，网上银行业务迅速崛起，它不仅提供传统银行服务，还拓展了诸多额外功能，节省了大量资源。然而，如何有效运用数据挖掘技术来提高网上银行促销活动的效率和效果，是当前银行业务发展的重要课题。
数据挖掘技术，亦称知识发现，能够从大量信息资源及数据库中发现和获取潜在的、隐含的知识。数据挖掘技术与传统的系统决策不同，它可以自动地分析和处理大量数据，揭示数据间潜在的关联性，帮助我们发现那些通常会被忽视但对决策有重大影响的信息。根据研究对象的数据结构类型，数据挖掘技术主要分为三类：文本数据挖掘、Web数据挖掘和数值数据挖掘。文本数据挖掘关注文本类型数据，Web数据挖掘专注于网络环境中的商务交易信息、用户访问信息、网页结构及内容等，而数值数据挖掘主要应用于传统数据仓库和数据库中的数值类型数据。
网上银行促销渠道分析系统的设计，可以根据功能需求和安全性要求来选择合适的技术架构。C/S（客户端/服务器）架构和B/S（浏览器/服务器）架构各有优劣，但考虑到网上银行系统的特殊性，如需处理大量敏感客户数据，系统应具备高安全性和保密性。为实现系统的易用性、安全性和保密性，C/S架构可能更合适。网上银行促销渠道分析系统通常由管理人员使用，因而系统用户数量不会剧烈波动，系统维护成本和开发成本也较低。此外，网上银行系统需为数据表和数据查询算法预留充分的软硬件资源，支持扩展性，如支持交叉查询，以及将用户查询记录保存在本地服务器，避免重复查询，提高系统查询效率。
数据挖掘技术在网上银行促销活动中的应用主要分为三个层面：
1. 提高营销质量：商业银行通过数据挖掘技术可以更准确地分析不同促销活动的特点，结合网上银行系统自身特点，有针对性地制定促销策略。例如，可以将网上银行业务或产品相互关联，对潜在客户进行个性化促销，同时合理安排促销内容和时间，以期在电子商务交易的高峰期实现促销目标。
2. 优化客户结构：商业银行通过数据挖掘技术可以揭示客户的潜在需求，识别对网上银行产品或服务有兴趣的潜在客户，尤其是那些有实力但尚未转化为实际用户的人群。从而将这些客户作为促销活动的重点目标，实现客户结构的优化。
3. 优化促销活动流程：在促销活动的流程中运用数据挖掘技术，可以帮助银行工作人员更好地了解客户行为，及时调整促销策略和流程。例如，通过分析交易数据，发现可能存在的欺诈行为，或是对促销效果进行评估，以此来优化整个促销活动的执行效率。
总结来说，数据挖掘技术的应用不仅能提升网上银行促销活动的质量和效果，而且还能帮助银行更好地理解客户需求，优化客户结构，提高整体的业务竞争力。随着技术的进一步发展和应用，可以预见数据挖掘将在网上银行业务中扮演越来越重要的角色。
