交易流水挖掘演算法

『壹』 怎麼算個人的一年的個人流水

算？什麼意思？你直接去銀行列印不就完了。

『貳』 數據挖掘常用演算法有哪些

1、 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯(NB)屬於生成式模型(即需要計算特徵與類的聯合概率分布)，計算過程非常簡單，只是做了一堆計數。NB有一個條件獨立性假設，即在類已知的條件下，各個特徵之間的分布是獨立的。這樣樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，如邏輯回歸，所以只需要較少的訓練數據即可。即使NB條件獨立假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現的很出色。它的主要缺點是它不能學習特徵間的相互作用，用mRMR中的R來講，就是特徵冗餘。

2、邏輯回歸(logistic regression)

邏輯回歸是一個分類方法，屬於判別式模型，有很多正則化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心特徵是否相關。與決策樹與SVM相比，還會得到一個不錯的概率解釋，甚至可以輕松地利用新數據來更新模型(使用在線梯度下降演算法online gradient descent)。如果需要一個概率架構(比如，簡單地調節分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區間)，或者希望以後將更多的訓練數據快速整合到模型中去，那麼可以使用它。

3、 線性回歸

線性回歸是用於回歸的，而不像Logistic回歸是用於分類，其基本思想是用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數進行優化。

4、最近鄰演算法——KNN

KNN即最近鄰演算法，其主要過程為：計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離(常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等);對上面所有的距離值進行排序;選前k個最小距離的樣本;根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別;如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。

5、決策樹

決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，並深入理解它。

6、SVM支持向量機

高准確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原特徵空間線性不可分，只要給個合適的核函數，它就能運行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎。可惜內存消耗大，難以解釋，運行和調參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。

『叄』 銀行流水是什麼意思怎樣算流水

一、針對個人的話，銀行流水就是每個月的交易支出或者存款，會根據日期來進行排序，羅列每一項支出和收入。

以前只需要拿到銀行卡就可以在櫃台上列印相應的流水，但是現在會有更加嚴格的規定，必須要銀行卡和身份證同時出示，才有資格列印流水。其實大多數人列印流水也是想看一下自己的總體收入和支出是否正常。一般作為個人的話很少去做這樣的事情，企業會更多，因為企業畢竟要依靠銀行流水去做帳。

『肆』 如何審查銀行流水（深度分析）

我們談及信貸和抵押貸款，需要提供的材料之一必有銀行流水這一項，不管是銀行放款還是私人資方配資。出借方考慮到貸款出借風險，必須考慮借款人的還款能力，而界定借款人還款能力，主要還是看其銀行流水。

基本要素

眾所周知，狹義的流水主要是指銀行流水，包括對私和對公流水，兩者的基本要素沒有太大差異，主要內容包括賬號、戶名、交易日期、借方金額（支出）、貸方金額（收入）、交易摘要、交易對象等內容。

分析內容

（1）流水真偽

在對流水進行分析之前，首先需要確認客戶提供的流水是否真實，否則一切分析都是空中樓閣，可以從以下幾個方面分析其真偽。

第一，紙張：很多銀行的流水都用專門的紙張進行列印；

第二，姓名和賬號等重要信息是否完整和准確，可以通過電話銀行驗證真偽性；

第三，銀行公章是否清晰和正常，可以通過向銀行撥打電話詢問客戶是否在那裡打過流水。這類情況比較少見，一般由中介推薦的客戶比較容易出現此類情況，需要特別關注。

（2）交易頻率

查看流水中一定周期內客戶的交易次數是否與生意資金往來的基本規律相符，比如一個開超市老闆的流水每日的現金存取有10多次，這個與其生意的資金往來規律不太符合，需要向客戶詢問其原因，分析其解釋的合理性。

（3）交易金額

查看流水中的交易金額是否有異常，包括兩個方面。

其一，是否有明顯異常與日常結算或者生意規模的大額資金往來,比如流水中日常交易金額都在10萬以內，有一筆100萬的交易，就需要關注；

其二，是否有時間規律的相同金額的交易金額。如有上述情況，需要和客戶詢問具體的交易對象和原因。

（4）交易對象

查看流水中每筆交易對象，主要包括與日常經營相關和無關的交易對象。和經營相關的交易對象有上下遊客戶，這些都屬於正常的，從而驗證了客戶前期口述經營信息的真偽；和日常經營無關的交易對象有小貸公司、投資公司、信託公司和金融公司等，此時需要和客戶詢問具體的交易原因。

（5）總交易量

關於總交易量分析包括三部分。

第一，客戶在一定周期內所有的進賬或出賬交易量，統計比較容易，比較粗略的反應了客戶的流量規模；

第二，通過對流水進行篩選，統計一定周期內與客戶生意經營相關的進賬或出賬交易量，統計比較冗繁，比較客觀的反應了客戶的真實交易流量；

第三，通過對篩選後的月度進出帳交易量對比分析，能夠直觀反應其資金回籠周期及淡旺季。

（6）日均余額

關於日均余額分析包括兩部分。

第一，根據流水中季度結息總額和活期利率反推其日均余額，該值越大，說明其備用資金越充分；

第二，根據流水中每個季度結息和活期利率反推每個季度的日均余額，推算其標准差，直觀反應其波動性，該值越小，說明其備用資金越穩定。

主要風險點

通過對銀行流水進行一系列分析，從中可以挖掘一些信息，提煉出重點關注的事項，主要有以下三個方面：

（1）隱性負債

通過對流水中交易金額和交易對象，我們可能會發現客戶存在一些未反應在徵信中的負債，比如消費金融、小貸公司、P2P機構或民間機構等借款，這樣可以更進一步了解客戶的誠信度、真實負債水平和還款壓力。

（2）交易量與銷售額匹配度

通過對客戶流水交易量的篩選分析，將月度和年度數據與客戶月度和年度銷售額進行對比，一般而言兩者匹配度在50%-100%為正常，如果低於50%，可能原因有流水可能不是客戶主帳流水、客戶的結算方式不是轉賬（如現金或承兌）、銷售款回籠周期過長（期間內資金回籠少）；如果過高，比如達到200%，可能原因有篩選不準確、低估銷售額、存在其他生意和虛增交易流水。無論過高或過低，都需要和客戶進一步溝通，弄清真實原因，揭示其隱藏的風險因素。

（3）日均余額與月還款額匹配度

通過對流水的日均余額分析，可將與月還款額（等額還款）進行對比，一般而言，該比例大於1較好，在低於1的情況下，越小說明客戶還款壓力越大，比如某客戶日均余額1萬，每月還款5萬，無其他還款來源補充情況下，一般而言還款壓力較大。

四，對公銀行流水審查

既然銀行流水的秘密已經盡人皆知，所以現在的銀行流水並不是非常可靠。企業造流水並不是說做個假證，而是聯合幾個企業或者乾脆自己七大姑八大姨開幾個，相互轉帳形成貿易繁榮的樣子，銀行流水很多，但都是造的。所以在瀏覽流水時最好要求提供其他資料如購銷合同、納稅紀錄、增值稅發票、水電費、租賃合同等。對於大中型企業還可以要求提供經審計帶附註的報表，作為參照驗證鉤稽關系。

補充理解：（一）

第一，企業帳戶眾多，從完整性的角度考慮，除非收集齊企業所有的帳戶流水，檢查才有意義，可是這樣的工作量真的扛不住啊，再說還有走企業老闆個人帳戶的不開票交易呢，完全理不完啊；

第二，各個銀行的對賬單的格式都各不相同，其中主要的轉賬原因，有些對賬單都根本不顯示，只有單純的數字和時間的流水作為證據實在相關性太差了，直接證明力太低，無解；

第三，私以為在需要輔助佐證時選取確定時點的銀行流水有針對性的核實才是必要的，這樣時間成本可以接受，比如這個企業提供了x月x日的營業稅完稅憑證復印件，可是按理說企業沒必要把物業出租收入全部歸入租金範疇足額繳納營業稅啊，至少按管理費啊，物業費啊等其他名目分攤掉一些，稅務成本就能下降很多嘛，私營企業這樣處理實在很不科學，而且企業這份復印件看起來就很假的樣子。

補充理解：（二）

具體拿到銀行流水的時候，一一對應公司可以拿到的一切財務資料，包括且不限於meta和nerv所提到的報表及附註發票、購銷合同、海關記錄、納稅登記、水電費、借貸憑證等等。如果出現在以上資料中無法查詢到的收支信息，當然要找企業的人詳細問個清楚。

從我個人的角度，是很喜歡對照著企業的購銷合同，計算賬期（當然是計算佔比較大的上下游）。因為這很能部分反映企業和上下游的關系。通常當然是賬期越短越好，但是規律且賬期長短適中的上下游，如果不是有貓膩，那勢必是和該企業有著長期穩定的合作關系。另外，企業工資和獎金的支付情況，尤其是獎金支付的頻率和金額，也能側面反映出企業一段時期內盈利情況的好壞。

由於一般企業在購銷合同進出項中，以整數的情況居多；利息收支的期限和數字相對固定；而水電、工資或者納稅等數字通常都比較不規律。因此在日常流水中，出現的大額近整數或者比較異常如尾數是66或者88之類的數字；或者是定期出現的金額相仿，但是來源或者去向不明的收支記錄，都應該是特別值得注意的。

五，真假流水的鑒別

信貸從業者，每天不斷與客戶的真假信息戰斗，今天和大家談談，如何識別虛假流水？

虛假流水辨別-流水紙張

虛假流水辨別-字體

虛假流水辨別-明細劃分

虛假流水辨別-結息點是否正常

虛假流水辨別-余額是否連接上

虛假流水辨別-銀行蓋章的真偽

虛假流水辨別-其他小技巧

虛假流水辨別-各大銀行流水模版

建設銀行

中國銀行

交通銀行

華夏銀行

光大銀行

中國民生銀行

虛假流水辨別

虛假流水辨別-電話核實

電話核實主要抽核大額的進賬項目和結息是否與提供的流水一致，並核對戶名。了解信貸知識請加「信貸共學 」。

（1）個人流水：除了以下所列出的幾個銀行的特殊情況外,大多數銀行都可讓客戶提前通過電話直接開通電話查詢功能。

特殊情況：

a.中國銀行不可以通過電話直接開通查詢功能，只能櫃台開通電話銀行。了解信貸知識請加「信貸金融家」。

b.廣發銀行通過電話只能查詢最近10筆,若無法滿足查詢范圍，可指導客戶或讓客戶自行通過網上注冊開通免U盾的網銀（不用去櫃台開通,直接電腦可注冊）。

c.興業銀行存摺不可以開通電核查詢功能，但銀行卡可以通過電話開通查詢。

（2）對公流水：對公流水一律不可通過電話直接開通查詢，需讓客戶提前去櫃台開通電話銀行、網銀或者由服務人員陪同至開戶行列印。

虛假流水辨別-電話核實經驗分享

虛假流水辨別-網銀核實

網上銀行的開通一般都需要客戶事先在銀行櫃面開通好，才能進行核實工作。了解信貸知識請加「信貸金融家」。一般網上核實流水都會有戶名和卡號，較為安全方便。在核實時需要注意：

1.核實時盡量通過客服的電腦操作

2.確保銀行網址的真實性，准確性

虛假流水辨別-櫃面核實

一般個人流水都是採用電話核實和網上核實的，但在這兩鍾方法都無法查詢到的情況下，則客服人員親自需要陪同客戶到銀行櫃面拉取流水，以驗證流水的真實性。

致電銀行櫃面核實的方法風險比較大，為了防止中介公司包裝參與，需要注意一下幾點：

1.客戶提供的銀行網點或者客戶經理的號碼，必須經過核實

2.通過114查詢銀行網點號碼進行電話核實

3.電話核實必須通過客服電話，全程錄音，以備之後查詢。

【澤宇金服】融資規劃師--呂明輝

2018.11.14

『伍』 數據挖掘的經典演算法

1. C4.5：是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，其核心演算法是ID3演算法。
2. K-means演算法：是一種聚類演算法。
3.SVM：一種監督式學習的方法，廣泛運用於統計分類以及回歸分析中
4.Apriori ：是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google演算法的重要內容。
7. Adaboost:是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器然後把弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。
8.KNN:是一個理論上比較成熟的的方法，也是最簡單的機器學習方法之一。
9.Naive Bayes：在眾多分類方法中，應用最廣泛的有決策樹模型和樸素貝葉斯（Naive Bayes）
10.Cart：分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想，第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法，第二個是用驗證數據進行減枝。
關聯規則規則定義
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事： 尿布與啤酒的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在尿布與啤酒背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。

『陸』 數據挖掘演算法有哪些

統計和可視化要想建立一個好的預言模型，你必須了解自己的數據。最基本的方法是計算各種統計變數（平均值、方差等）和察看數據的分布情況。你也可以用數據透視表察看多維數據。數據的種類可分為連續的，有一個用數字表示的值（比如銷售量）或離散的，分成一個個的類別（如紅、綠、藍）。離散數據可以進一步分為可排序的，數據間可以比較大小（如，高、中、低）和標稱的，不可排序（如郵政編碼）。圖形和可視化工具在數據准備階段尤其重要，它能讓你快速直觀的分析數據，而不是給你枯燥乏味的文本和數字。它不僅讓你看到整個森林，還允許你拉近每一棵樹來察看細節。在圖形模式下人們很容易找到數據中可能存在的模式、關系、異常等，直接看數字則很難。可視化工具的問題是模型可能有很多維或變數，但是我們只能在2維的屏幕或紙上展示它。比如，我們可能要看的是信用風險與年齡、性別、婚姻狀況、參加工作時間的關系。因此，可視化工具必須用比較巧妙的方法在兩維空間內展示n維空間的數據。雖然目前有了一些這樣的工具，但它們都要用戶「訓練」過他們的眼睛後才能理解圖中畫的到底是什麼東西。對於眼睛有色盲或空間感不強的人，在使用這些工具時可能會遇到困難。聚集（分群）聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。與分類不同（見後面的預測型數據挖掘），在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組，也不知道怎麼分（依照哪幾個變數）。因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好，這時你需要刪除或增加變數以影響分群的方式，經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果。神經元網路和K-均值是比較常用的聚集演算法。不要把聚集與分類混淆起來。在分類之前，你已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什麼，聚集則恰恰相反。關聯分析關聯分析是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。序列模式與此類似，他尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析。關聯規則可記為A==>B，A稱為前提和左部（LHS），B稱為後續或右部（RHS）。如關聯規則「買錘子的人也會買釘子」，左部是「買錘子」，右部是「買釘子」。要計算包含某個特定項或幾個項的事務在資料庫中出現的概率只要在資料庫中直接統計即可。某一特定關聯（「錘子和釘子」）在資料庫中出現的頻率稱為支持度。比如在總共1000個事務中有15個事務同時包含了「錘子和釘子」，則此關聯的支持度為1.5%。非常低的支持度（比如1百萬個事務中只有一個）可能意味著此關聯不是很重要，或出現了錯誤數據（如，「男性和懷孕」）。要找到有意義的規則，我們還要考察規則中項及其組合出現的相對頻率。當已有A時，B發生的概率是多少？也即概率論中的條件概率。回到我們的例子，也就是問「當一個人已經買了錘子，那他有多大的可能也會買釘子？」這個條件概率在數據挖掘中也稱為可信度，計算方法是求百分比：（A與B同時出現的頻率）/（A出現的頻率）。讓我們用一個例子更詳細的解釋這些概念： 總交易筆數（事務數）：1,000包含「錘子」：50包含「釘子」：80包含「鉗子」：20包含「錘子」和「釘子」：15包含「鉗子」和「釘子」：10包含「錘子」和「鉗子」：10包含「錘子」、「鉗子」和「釘子」：5 則可以計算出： 「錘子和釘子」的支持度=1.5%（15/1,000）「錘子、釘子和鉗子」的支持度=0.5%（5/1,000）「錘子==>釘子」的可信度=30%（15/50）「釘子==>錘子」的可信度=19%（15/80）「錘子和釘子==>鉗子」的可信度=33%（5/15）「鉗子==>錘子和釘子」的可信度=25%（5/20）

『柒』 銀行流水怎麼算

銀行的有效流水需滿足以下條件：

1、多存少取，存入1000取500，反之則為無效，支出大於收入。

2、針對信用貸款，存入時間和金額固定。

3、如果工資走現金形式，銀行流水無法在轉入方體現工資收入，請在固定時間存入固定的金額，這樣也能體現有效的收入。

4、24小時內不能存入取出的部分，也就是不能當天存入當天取出。

5、針對信用貸款，連續3個月或6個月有金額存入，余額不為零。(7)交易流水挖掘演算法擴展閱讀

私人賬戶流水指的是客戶自己本人名下的銀行卡（借記卡）或者銀行活期存摺，在一段時間內與銀行發生存取款業務交易清單明細。

對公賬戶流水指的是銀行客戶《公司客戶》（開設基本對公賬戶）其對公銀行賬戶上一段時間與銀行發生存取款業務清單。

銀行流水的進項主要表現方式：進項表現貸方，出項表現於借方，主要有卡存、現存、轉入、工資、續存、網銀轉賬、貨款、勞務費等。

信用卡對賬單：貸記卡賬戶的交易記錄，是銀行給客戶的交易對賬單，只能當做交易記錄看待，不是銀行流水記錄。

流水賬單

1、個人流水：個人半年內的交易明細、消費、進出賬、轉賬、網銀、話費充值等。

2、工資流水：個人有在當地公司工作，並且公司有為員工義務繳納個人所得稅的流水，每月工資銀行代發，銀行代繳個人所得稅，有消費、進出賬、轉賬、網銀、話費充值等。

3、大額個人流水：個人半年內的交易明細、消費、進出賬、轉賬、網銀、話費充值等，個人生意往來流水體現。

4、個人異地流水：個人半年內異地交易明細、消費、進出賬、轉賬、網銀、話費充值等；非理財金卡用戶異地轉賬、取現需扣手續費。

5、企業流水：俗稱企業對賬單企業所在當地銀行開的一般賬戶，半年內的企業資金流動。

『捌』 銀行流水是怎麼計算的

01
我們在辦理貸款或者購買房產的時候，會遇到需要我們提供銀行流水證明的情況。有的時候，甚至出國旅遊，也會遇到類似的情況。其實，提供銀行流水只是為了證明一個人的經濟實力。

02
我們找銀行辦理流水證明的時候，最好選定幾張平時一直在用的銀行卡，去這幾張銀行卡的開戶行，找櫃台的工作人員說明你需要列印銀行流水單，然後工作人員會幫你叫號，你就可以開始辦理銀行流水單列印了。

03
一般列印流水單，是在櫃台完成，有的銀行是單獨劃分出來一個業務區，有專門的人員幫你完成。流水單一般都是一年的，一年之內的流水才算是完整的證明材料，如果有多年的，也可以全部列印出來。

04
銀行流水一般來說，有兩種演算法，一種是一整年（自然年）的現金入賬，也就是銀行這一端的收入；還有一種是一整年（自然年）的現金入賬+現金支出，這個主要看你的銀行卡的現金流量。一般銀行的工作人員會問你是打哪一種，你自己選擇就可以。

05
銀行流水的完整證明，是一張很長的明細單，上面不僅有你的銀行名稱、你的姓名、銀行卡號，還有你的每一筆銀行動態，這份證明上會加蓋銀行的公章，才算是真實有效。

銀行流水是指銀行活期賬戶(包括活期存摺和銀行卡)的存取款交易記錄。根據賬戶性質不同分為個人流水和對公流水。銀行流水是證明個人或公司收入情況的一種證明材料，是向銀行申請貸款所必須的材料。

『玖』 銀行流水是怎麼算的銀行流水算的規定是什麼

銀行流水一般來說，有兩種演算法，一整年（自然年）的現金入賬，也就是銀行這一端的收入。一整年（自然年）的現金入賬+現金支出，這個主要看你的銀行卡的現金流量。
1.多存少取，存入1000取500，反之則為無效，支出大於收入。
2.針對信用貸款，存入時間和金額固定。
3.如果工資走現金形式，銀行流水無法在轉入方體現工資收入，請在固定時間存入固定的金額，這樣也能體現有效的收入。
4.24小時內不能存入取出的部分，也就是不能當天存入當天取出。
5.針對信用貸款，連續3個月或6個月有金額存入，余額不為零。
拓展資料：
銀行流水是指銀行活期賬戶(包括活期存摺和銀行卡)的存取款交易記錄。根據賬戶性質不同分為個人流水和對公流水。銀行流水是證明個人或公司收入情況的一種證明材料，是向銀行申請貸款所必須的材料。
一、銀行流水怎麼打
1.在你確認銀行卡後存摺所屬銀行後，攜帶本人身份證件及銀行卡，到就近的銀行網點查詢即可，工作人員會幫你將其進行列印。
2.也可以攜帶卡或存摺到營業網點自助查詢機自行列印。自助列印流程：
自助查詢機--插入卡或存摺--輸入密碼--進入查詢明細頁面-歷史明細-輸入查詢列印所需日期-查詢-列印即可。
此外，還可以通過以下方式查詢銀行流水：
1.對於開通了網銀的用戶來說，可登陸網上銀行進行查詢。
2.對於已開通了手機網銀的客戶，也可登陸手機終端進行查詢。
注意事項
如需要證明類的賬單流水明細，請申請列印後，讓列印櫃員蓋銀行章。
列印銀行流水賬單後，不要隨意丟棄，防止泄露個人(對公)賬戶信息。
二、銀行流水的作用
銀行流水是證明個人或公司收入情況的一種證明材料，是向銀行申請貸款所必須的材料

『拾』 流水帳計算公式

這種流水帳很簡單，錯位相加減就出來了，如圖，F2單元格輸入計算公式=E3+C2-D2

下拉公式。