基于時間序列算法的網(wǎng)銀交易量預(yù)測.pdf

1、在“數(shù)據(jù)爆炸”的大數(shù)據(jù)時代，巨大的數(shù)據(jù)量，價值密度低的數(shù)據(jù)特點促使人們學(xué)習(xí)從龐大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識的技能。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)物，它是從龐大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有用信息的過程。
　　時間序列分析是大數(shù)據(jù)分析中很常見的一個部分，時間序列預(yù)測又占據(jù)了十分重要的地位，它是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，利用科學(xué)的方法和技術(shù)進(jìn)行合理的分析，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，最終實現(xiàn)對事物發(fā)展趨勢的評估。時間序列分析的挖掘與預(yù)測具有非常重要的現(xiàn)實意義，被廣泛運(yùn)用在

2、宏觀經(jīng)濟(jì)、企業(yè)管理等方方面面，特別是對于金融行業(yè)的發(fā)展和金融規(guī)律的研究。
　　本文實踐基礎(chǔ)是基于浦發(fā)銀行網(wǎng)銀交易量預(yù)測項目。網(wǎng)銀越來越多的進(jìn)入到人們生活中，網(wǎng)銀交易成為銀行一大主要業(yè)務(wù)。每日網(wǎng)銀交易量形成一個時間序列，所以我們試圖建立合適的模型，讓經(jīng)營者對未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并對自己的業(yè)務(wù)作出相應(yīng)調(diào)整。
　　本文首先分析國內(nèi)外學(xué)者對時間序列的特性、分析方法以及預(yù)測進(jìn)行的相關(guān)研究，并將其最終運(yùn)用到實際項目中。數(shù)據(jù)由浦發(fā)銀行提供，

3、通過預(yù)測分析的基本方法：回歸法、移動平均法來分析浦發(fā)銀行網(wǎng)銀交易量歷史數(shù)據(jù)，從而預(yù)測2014年5月后每日網(wǎng)銀交易量。取得預(yù)測結(jié)果之后，通過預(yù)測結(jié)果即數(shù)據(jù)曲線的擬合程度來判斷該系統(tǒng)的合理性和可信性，最終搭建完成時間序列預(yù)測系統(tǒng)。
　　本文完成工作包括：
　　（1）分析不同時間序列模型的優(yōu)缺點，分析時間序列、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展，并闡述數(shù)據(jù)處理的一般方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，增強(qiáng)數(shù)據(jù)預(yù)測能力，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和質(zhì)量，達(dá)成最終預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率提升的