數據挖掘方法在股票中的運用

A. 股票的數據挖掘用什麼演算法最合適

寫個貝葉斯分類演算法
對文本進行分類

B. 證券分析：數據挖掘能做什麼

證券分析工具與數據挖掘之間的關系，想必早已經有人在做研究了。這只是一個初步的想法，還遠未成熟，並且因為所做的homework太少，這個想法所延伸的深度也不夠，先記錄下來，形成一個大概的框架，再慢慢往裡面填充內容，進一步深化吧。
證券的量化分析技術
證券投資的主要分析方法中，包含一種叫做量化分析的方法。簡言之，量化分析就是使用大量的數據，利用一些量化的數理模型對證券市場進行研究，涉及到了大數據的使用和數值處理模型的創建和應用。
數據挖掘技術
數據挖掘在量化分析中的應用實例
1. 三至五個例子。
在當前證券分析中的應用前景職業生涯：作為證券分析師的程序員和作為程序員的證券分析師要求是：
1. 數值分析的知識背景，是必須的。
2. 熟練的數據挖掘技術，至少要有個5年左右的全職積累。
4. 靠譜的心智水平，能夠保持理性態度，即便是在股市中。

C. 股票市場搞數據挖掘，數據分析來炒股有沒機會

有機會，而且機會不小，但是我等散戶靠數據分析，可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。

D. 數據挖掘的常用方法都有哪些

在數據分析中，數據挖掘工作是一個十分重要的工作，可以說，數據挖掘工作占據數據分析工作的時間將近一半，由此可見數據挖掘的重要性，要想做好數據挖掘工作需要掌握一些方法，那麼數據挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下神經網路方法。神經網路是模擬人類的形象直覺思維，在生物神經網路研究的基礎上，根據生物神經元和神經網路的特點，通過簡化、歸納、提煉總結出來的一類並行處理網路，利用其非線性映射的思想和並行處理的方法，用神經網路本身結構來表達輸入和輸出的關聯知識。神經網路方法在數據挖掘中十分常見。
然後給大家說一下粗糙集方法。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗糙集處理的對象是類似二維關系表的信息表。目前成熟的關系資料庫管理系統和新發展起來的數據倉庫管理系統，為粗糙集的數據挖掘奠定了堅實的基礎。粗糙集理論能夠在缺少先驗知識的情況下，對數據進行分類處理。在該方法中知識是以信息系統的形式表示的，先對信息系統進行歸約，再從經過歸約後的知識庫抽取得到更有價值、更准確的一系列規則。因此，基於粗糙集的數據挖掘演算法實際上就是對大量數據構成的信息系統進行約簡，得到一種屬性歸約集的過程，最後抽取規則。
而決策樹方法也是數據挖掘的常用方法之一。決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過一系列規則將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，易於理解、精度較高，特別適合大規模的數據處理，在知識發現系統中應用較廣。它的主要缺點是很難基於多個變數組合發現規則。在數據挖掘中，決策樹常用於分類。
最後給大家說的是遺傳演算法。遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法。數據挖掘是從大量數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息。因此，許多數據挖掘問題可以看成是搜索問題，資料庫或者數據倉庫為搜索空間，挖掘演算法是搜索策略。
上述的內容就是我們為大家講解的數據挖掘工作中常用的方法了，數據挖掘工作常用的方法就是神經網路方法、粗糙集方法、決策樹方法、遺傳演算法，掌握了這些方法才能夠做好數據挖掘工作。

E. 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。

數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

人們迫切希望能對海量數據進行深入分析，發現並提取隱藏在其中的信息，以更好地利用這些數據，正是在這樣的條件下，數據挖掘技術應運而生。

數據挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的資料庫中查出某葯物和其副作用的關系。這種關系可能在1000人中也不會出現一例，但葯物學相關的項目就可以運用此方法減少對葯物有不良反應的病人數量，還有可能挽救生命。

(5)數據挖掘方法在股票中的運用擴展閱讀

目前數據挖掘的演算法主要包括神經網路法、決策樹法、遺傳演算法、粗糙集法、模糊集法、關聯規則法等。

根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及internet等。

數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步。

F. 數據挖掘的方法及實施

數據挖掘的方法及實施
作為一門處理數據的新興技術，數據挖掘有許多的新特徵。首先，數據挖掘面對的是海量的數據，這也是數據挖掘產生的原因。其次，數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數據結構，維數大。最後，數據挖掘是許多學科的交叉，運用了統計學，計算機，數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型：
傳統統計方法：①抽樣技術：我們面對的是大量的數據，對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的，就要在理論的指導下進行合理的抽樣。②多元統計分析：因子分析，聚類分析等。③統計預測方法，如回歸分析，時間序列分析等。
可視化技術：用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。
決策樹：利用一系列規則劃分，建立樹狀圖，可用於分類和預測。常用的演算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
神經網路：模擬人的神經元功能，經過輸入層，隱藏層，輸出層等，對數據進行調整，計算，最後得到結果，用於分類和回歸。
遺傳演算法：基於自然進化理論，模擬基因聯合、突變、選擇等過程的一種優化技術。
關聯規則挖掘演算法：關聯規則是描述數據之間存在關系的規則，形式為「A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn」。一般分為兩個步驟：①求出大數據項集。②用大數據項集產生關聯規則。
除了上述的常用方法外，還有粗集方法，模糊集合方法，Bayesian Belief Netords，最鄰近演算法（k-nearest neighbors method（KNN））等。
數據挖掘的實施流程
前面我們討論了數據挖掘的定義，功能和方法，現在關鍵的問題是如何實施，其一般的數據挖掘流程如下：
問題理解和提出→數據准備→數據整理→建立模型→評價和解釋
問題理解和提出：在開始數據挖掘之前最基礎的就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標有明確的定義。
數據准備：獲取原始的數據，並從中抽取一定數量的子集，建立數據挖掘庫，其中一個問題是如果企業原來的數據倉庫滿足數據挖掘的要求，就可以將數據倉庫作為數據挖掘庫。
數據整理：由於數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數掘結構，就要對數據進行初步的整理，清洗不完全的數據，做初步的描述分析，選擇與數據挖掘有關的變數，或者轉變變數。
建立模型：根據數據挖掘的目標和數據的特徵，選擇合適的模型。
評價和解釋：對數據挖掘的結果進行評價，選擇最優的模型，作出評價，運用於實際問題，並且要和專業知識結合對結果進行解釋。
以上的流程不是一次完成的，可能其中某些步驟或者全部要反復進行。

G. 數據挖掘有哪些方法

目前，在很多領域尤其是在商業領域如銀行、電信、電商等，數據挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網路方法、Web數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。
(1)分類。分類是找出資料庫中的一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。

(2)回歸分析。回歸分析反映了資料庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測並做出針對性的營銷改變。

(3)聚類。聚類類似於分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬於同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。

(4)關聯規則。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。關聯規則的挖掘過程主要包括兩個階段：第一階段為從海量原始數據中找出所有的高頻項目組;第二極端為從這些高頻項目組產生關聯規則。關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用於金融行業企業中用以預測客戶的需求，各銀行在自己的ATM機上通過捆綁客戶可能感興趣的信息供用戶了解並獲取相應信息來改善自身的營銷。

(5)神經網路方法。神經網路作為一種先進的人工智慧技術，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據為特徵的處理問題，它的這一特點十分適合解決數據挖掘的問題。

(6)Web數據挖掘。Web數據挖掘是一項綜合性技術，指Web從文檔結構和使用的集合C中發現隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P看做是輸出，那麼Web挖掘過程就可以看做是從輸入到輸出的一個映射過程

H. 「基於數據挖掘的股票交易分析--模型分析」 這個題目，是什麼意思 哪位哥們，能給點具體解釋么

很難寫，主要牽涉到數據挖掘（軟體）和股票交易兩方面的專業。數據挖掘需要設計軟體進行建模，而股票交易需要進行實證（博士論文都可以寫了）。
建議：可以寫基於統計挖掘的股票交易分析--模型分析，這樣就簡單多了，只需要在股票軟體上得出一些統計數據，然後進行驗證就可以了，可操作性強。

I. 股票數據挖掘的演算法有那些最好給些應用的例子。

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