基於數據挖掘的股票分析和預測模型的設計與應用

A. 公路交通數據倉庫設計，數據挖掘，數據分析，智能交通系統設計與數據分析和預測模型，交通事件管理

提到的 交通系統數據分析與預測， 有一些軟體，大多是國外的。屬交通規劃類軟體。
如我用到的TranZCAD,

B. 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。

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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。

C. 「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。

D. 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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E. 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

• 數據分析與數據挖掘的思考方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

  我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的假設。

  分析框架（假設）+客觀問題（數據分析）=結論（主觀判斷）

  而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確

• 數據分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現，對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

其實不論數據分析還是數據挖掘，能抓住老鼠的就是好貓，真的沒必要糾結他們之前的區別，難道你給領導匯報時，第一部分是數據分析得出，第二部分是數據挖掘得出？他們只關注你分析的邏輯、呈現的方式。

F. 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼

1、大數據：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性）
2、數據分析：是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
3、數據挖掘：涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
海闊憑魚躍，天高任鳥飛。對於進入這個行業的同學而言，你可以選擇讀研後再進入這個行業，也可以先就業，用你的工作經驗彌補你的學歷不足。大數據、數據分析或數據挖掘是實踐性很強的學科，從實際工作中獲取的知識和能力是你在學校裡面無法學習到的，企業最終也是看重你的實際工作能力。

G. 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘哪家做的比較好

簡單來講，數據挖掘，就是把數據找出來，數據分析呢，就是針對挖掘出來的數據進行處理。數據中台是集數據挖掘和數據分析、數據呈現為一體，打破了傳統的數倉還有數據中心，並且在數倉模型的設計上也是一脈傳承，之所以我們現在處處推崇數據中台建設及應用，一個是因為數據中台確實有過人之處，另一個是這套模型在阿里體現了巨大的應用價值。數據中台策略中的幾個過人之處。
第一，數據匯聚，承上啟下
數據中台策略的基本理念是，將所有的數據匯聚到數據中台，以後的每個數據應用（無論是指標和分析類的，還是畫像類和大數據類的）統統從數據中台獲取數據，如果數據中台沒有，那麼數據中台就負責把數據找來，如果數據中台找不來，就說明當前真沒有這個數據，數據應用也就無從展開。相對而言，數據中台策略中更加強調數據的「全」以及數據中台組織與數據應用組織之間的協作關系，從設計、組織、建設、流程角度保障了模式的落地。
第二，縱觀大局，推動全局
數據業務在企業中應當是一個完整業務，是一個亟需提高定位的業務，是企業的戰略業務。所以數據中台策略應當對應企業的數據戰略，並提供更有力的支撐，而不是僅僅停留在是把數據找到，把數據清洗了，把數據算出來。
第三、技術升級、應用便捷
目前業內比較典型的就是阿里雲數加平台，數加平台基本讓數據開發者能夠像使用傳統資料庫一樣的使用大數據平台了，所有操作方式都是通過可視化界面進行，大部分的開發都是通過SQL語句來實現。數據中台在與數加產品功能對比上不分伯仲，同時又基於私有雲大數據應用的特點定製開發了諸多功能以及數據治理模塊用以推動企業整體數據化進程。
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H. 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘

數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。