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股票交易数据挖掘

发布时间: 2021-11-22 10:04:46

1. 对股票进行数据挖掘的书、资料有哪些

去学会计。书没有用是,这块是会计的事。

2. 股票市场搞数据挖掘,数据分析来炒股有没机会

有机会,而且机会不小,但是我等散户靠数据分析,可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。

3. “基于数据挖掘的股票交易分析--模型分析” 这个题目,是什么意思 哪位哥们,能给点具体解释么

很难写,主要牵涉到数据挖掘(软件)和股票交易两方面的专业。数据挖掘需要设计软件进行建模,而股票交易需要进行实证(博士论文都可以写了)。
建议:可以写基于统计挖掘的股票交易分析--模型分析,这样就简单多了,只需要在股票软件上得出一些统计数据,然后进行验证就可以了,可操作性强。

4. 为什么数据挖掘可以在股票中应用

放哨秃鄙阻截日嘏

5. 现在我想做一个数据挖掘在股票预测软件能做的熟悉的RMB答复,急求

你想要做的数据挖掘,应该是按照你指定的数据呈现规律,然后根据已有的历史数据进行动态的数据分析,并以一定的数据组织形式呈现给你,如图表等等 。从而观察其规律变化性,为你的下一次购买做出参考吧。
不知道你现在手里有的软件是什么,是需要集成到已有的软件里面,还是单独做一套就可以。还需要知道你的数据源在哪里。
联系方式:球球号:406607820

6. 股票数据挖掘的算法有那些最好给些应用的例子。

给我你的邮箱 我发给你

7. 如何获得股票行情数据,自己编程处理进行数据挖掘

行情数据可到通达信或者同花顺观看

8. 什么是数据挖掘

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

是一个用数据发现问题、解决问题的学科。

通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

    我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点:

    基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束 为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的 是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

9. 股票的数据挖掘用什么算法最合适

写个贝叶斯分类算法
对文本进行分类

10. 请问怎么获得股票详细数据,同样也是用于数据挖掘、、、[email protected] 非常感谢

你的问题太笼统了,不知道你是侧重股票的什么分析,如果是基本面分析,每季度的季报都是很好找的,不过都是表象,我分析时用的数据很多,甚至连上市公司的网站都会去翻一个遍

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