股票交易spss神經網路分析

A. 如何用spss進行bp神經網路預測

這個問的太哪個了吧，神經網路預測一般也就是對已有數據進行非線性擬合而已，簡單的說，他只是一個擬合方法，只是與傳統的擬合方法相比有一些優點。用神經網路預測也不會是一定很非常准確的。

B. 怎麼用spss神經網路來分類數據

用spss神經網路分類數據方法如下：

神經網路演算法能夠通過大量的歷史數據，逐步建立和完善輸入變數到輸出結果之間的發展路徑，也就是神經網路，在這個神經網路中，每條神經的建立以及神經的粗細（權重）都是經過大量歷史數據訓練得到的，數據越多，神經網路就越接近真實。神經網路建立後，就能夠通過不同的輸入變數值，預測輸出結果。例如，銀行能夠通過歷史申請貸款的客戶資料，建立一個神經網路模型，用於預測以後申請貸款客戶的違約情況，做出是否貸款給該客戶的決策。本篇文章將用一個具體銀行案例數據，介紹如何使用SPSS建立神經網路模型，用於判斷將來申請貸款者的還款能力。

選取歷史數據建立模型，一般會將歷史數據分成兩大部分：訓練集和驗證集，很多分析者會直接按照數據順序將前70%的數據作為訓練集，後30%的數據作為驗證集。如果數據之間可以證明是相互獨立的，這樣的做法沒有問題，但是在數據收集的過程中，收集的數據往往不會是完全獨立的（變數之間的相關關系可能沒有被分析者發現）。因此，通常的做法是用隨機數發生器來將歷史數據隨機分成兩部分，這樣就能夠盡量避免相同屬性的數據被歸類到一個數據集當中，使得建立的模型效果能夠更加優秀。

在具體介紹如何使用SPSS軟體建立神經網路模型的案例之前，先介紹SPSS的另外一個功能：隨機數發生器。SPSS的隨機數發生器常數的隨機數據不是真正的隨機數，而是偽隨機數。偽隨機數是由演算法計算得出的，因此是可以預測的。當隨機種子（演算法參數）相同時，對於同一個隨機函數，得出的隨機數集合是完全相同的。與偽隨機數對應的是真隨機數，它是真正的隨機數，無法預測也沒有周期性。目前大部分晶元廠商都集成了硬體隨機數發生器，例如有一種熱雜訊隨機數發生器，它的原理是利用由導體中電子的熱震動引起的熱雜訊信號，作為隨機數種子。

C. 用SPSS做BP神經網路分析，數據應該是什麼樣的，請給一個簡單的例子！急！

不能用spss，我替別人做這類的數據分析蠻多的

D. 怎麼用spss根據神經網路模型分類數據，預測概率

這個預測 必須要有歷史數據，也就是你需要有過去眾多的歷史流失數據和可能影響流失的一些影響因素的數據。說白了 就是仍然需要有類似自變數和因變數的歷史數據，之後才可能進行構建模型預測。
如果你沒有歷史數據做支撐建立模型，那是沒有辦法做預測的

E. SPSS怎麼操作神經網路

在clementine裡面繪圖

F. 請問誰有SPSS中神經網路的具體操作方法，謝謝！

我這里有spss18.0的官方指導教材，其中有這一塊的詳細指導和案例分析
不過我自己還沒用過，所以不是很清楚

G. SPSS如何用神經網路進行分類

這個內容忒多了，數據給我吧

H. 請問哪位高手會用SPSS軟體做神經網路，請幫助！謝謝！

這個基本沒用過，好像誤差挺大的，現在基本用matlab變成來解決這個問題

I. 如何用SPSS做神經網路分析

搞定沒？
留下你的聯系方式

J. 怎麼在SPSS里進行 神經網路分析急！！

在網路文庫裡面找相關資料吧！
搜索關鍵字：spss神經網路