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文檔簡介
1、當(dāng)前,數(shù)據(jù)挖掘己成為數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究領(lǐng)域日益受重視的研究主題之一。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,挖掘出有意義的規(guī)則,以期對未來的決策提供適當(dāng)?shù)膮⒖冀ㄗh。 我國證券市場截止2006年底已經(jīng)有1500多家上市公司,隨著上市公司數(shù)量的逐年增多以及證券市場的信息披露制度的逐步完善,市場中累積了越來越多的數(shù)據(jù)。面對如此龐大的數(shù)據(jù)集,如何對其進(jìn)行分析處理,如何挖掘其背后蘊(yùn)涵的價(jià)值,使之成為可以利用的寶貴資源,這對于我們認(rèn)識、掌
2、握股票市場規(guī)律,對于投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理有著重要的意義。 本論文從數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和技術(shù)入手,對數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)進(jìn)行了深入研究,探討了幾種知識發(fā)現(xiàn)的方法,分析了數(shù)據(jù)挖掘所采用的技術(shù)、方法和應(yīng)用領(lǐng)域,重點(diǎn)研究了在上市公司分析評價(jià)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要解決的關(guān)鍵問題及解決方法。 本論文按照數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程CRISP-DM(CRoss-Industry Standard Process-Data Mining)設(shè)計(jì)了上市公司分析評價(jià)系
3、統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的解決方案。該方案采用Logistic回歸分析、決策樹和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器對上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 本文從現(xiàn)代軟件工程技術(shù)的角度,用面向?qū)ο蟮姆治鲈O(shè)計(jì)方法,對上市公司分析評價(jià)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及各功能模塊進(jìn)行了論述,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了上市公司分析評價(jià)系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。 本文的實(shí)證研究為其在股票市場中的應(yīng)用提供了切實(shí)可行的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)為投資者挖掘股票市場的數(shù)據(jù)信息,認(rèn)識股票市場規(guī)律、正確進(jìn)行管理和投資提供了
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