浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用
数据挖掘技术在金融行业的应用
数据挖掘技术在金融行业的应用随着金融业的不断发展和技术的进步，数据挖掘技术在金融行业中得到了越来越多的应用。
本文将从金融行业的不同领域出发，介绍数据挖掘技术在金融行业中的应用情况。
1. 证券投资领域数据挖掘技术在证券投资领域的应用包括预测股票价格、构建投资组合和判断投资风险等方面。
预测股票价格是证券投资领域中最常见的问题之一，而数据挖掘技术可以通过对历史股票价格的分析，构建股票价格预测模型，并对未来股票价格进行预测。
除此之外，数据挖掘技术还可以对证券市场的走势进行分析，以帮助投资者制定更优秀的投资计划。
2. 银行业领域在银行业领域，数据挖掘技术主要应用于信用评估、反欺诈和风险分析等方面。
银行需要对客户的信用情况进行评估，以决定是否给予贷款或信用卡等产品，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史信用记录、资产和负债情况等数据进行分析，来预测客户的未来信用表现。
另外，数据挖掘技术还可以帮助银行识别那些可能存在欺诈的客户，并为银行减少欺诈风险提供支持。
3. 保险行业领域在保险行业领域，数据挖掘技术主要应用于保险产品的定价和风险评估等方面。
与银行业类似，保险公司也需要对客户的风险情况进行评估来制定保险产品价格，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史理赔记录、家庭收入情况以及居住、就医等基础信息进行分析，来评估客户的风险水平。
此外，数据挖掘技术还可以用于预防欺诈等问题，提高保险公司的公平性和收益率。
4. 金融市场监管领域金融市场监管领域中，数据挖掘技术可以帮助政府机构更好的监管金融市场，提高市场透明度。
例如，在监管机构中的数据挖掘技术可以用来检测非法市场操纵行为，监控恶意交易以及检测其他违法行为。
此外，数据挖掘技术还可以用于对金融机构的规范化管理和决策支持。
5. 其他领域除了以上几个领域以外，数据挖掘技术在金融行业中还可以应用于风险控制、市场分析、数据可视化以及客户关系管理等方面。
其中，数据挖掘技术的应用可以帮助金融机构更好的管理客户关系，提高客户满意度、提供更好的金融产品和服务，提高机构的利润率和市场竞争力。
数据挖掘在金融市场中的应用
数据挖掘在金融市场中的应用随着数据技术的发展和应用场景的不断扩大，数据挖掘在金融市场中的应用也越来越广泛。
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现隐藏模式的技术。
通过对历史数据的挖掘，可以预测未来的市场走势和投资风险，帮助投资者制定更加科学的投资策略，增加投资收益。
一、数据挖掘在金融市场中的应用数据挖掘在金融市场中的应用主要包括以下几个方面：1. 市场分析和预测市场分析和预测是数据挖掘在金融市场中最为常见的应用之一。
通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测未来的市场走势和波动情况，帮助投资者制定更加精准的投资策略。
同时，数据挖掘还可以发现市场中的价格异常和交易行为异常，提高交易决策的准确性和可靠性。
2. 信用评估信用评估是数据挖掘在金融领域中另一个重要的应用领域。
通过对大量历史数据的分析和挖掘，可以建立起一个完整的信用评估体系，包括对贷款、信用卡和其他金融产品的评估等。
这有助于金融机构更加精准地评估客户的信用等级，促进金融机构的风险控制和业务发展。
3. 交易预测交易预测是指通过对交易数据的分析和挖掘，预测未来交易市场的行情走势和方向，进一步改善交易决策的准确性和可靠性。
数据挖掘技术可以发现交易中的规律与特征，找出利润模式，同时，可以发现股票交易中的规律、技术指标的机会或误差，以及基金精选中低估的机会等。
交易预测有助于交易者把握市场机会，实现快速盈利。
二、数据挖掘在金融市场中的优势1.信息挖掘能力金融市场的数据量极大，信息复杂。
人工分析及处理不可避免会出现主观因素和信息丢失的缺陷。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的自动处理和分析，发现数据之间的关联，在信息中挖掘出更多更深层次的模式和规律，真正完成了对数据的挖掘和分析。
2. 高效性数据挖掘算法的效率高，可以快速对海量数据进行分析和处理，大大提高了数据分析的效率。
对于金融公司等机构来说，这是一个重要的优势。
机构可以根据市场需求快速调整策略和操作。
3.准确性数据挖掘技术可以消除因人工因素而带来的错误和主观因素，更加客观地分析和预测市场趋势。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，从中发现隐藏的模式和关联性的方法。
在金融行业中，数据挖掘已经被广泛应用，为金融机构提供了更加准确和高效的决策支持。
本文将介绍数据挖掘在金融行业的应用，包括风险管理、信用评估、市场预测等方面。
一、风险管理风险管理是金融行业中最重要的一项任务之一。
通过数据挖掘技术，金融机构能够对风险进行更全面、准确的评估和预测。
例如，通过分析历史数据和市场变动情况，可以建立信用违约风险模型，帮助银行评估贷款借款人的信用风险，从而避免坏账的发生。
二、信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的环节。
传统的信用评估方法主要依靠人工审查和统计分析，效率低下且容易出现误判。
而数据挖掘技术可以通过分析大量的借款人数据和其他相关信息，自动构建信用评估模型，并对借款人的信用进行准确的预测。
这种方法不仅提高了评估的准确性，还大大节约了时间和人力成本。
三、市场预测金融市场变化莫测，对市场趋势的准确预测对投资者和金融机构来说至关重要。
数据挖掘技术可以帮助分析师和投资者通过分析历史市场数据和相关因素，预测未来市场的走势。
例如，通过挖掘股票市场的历史数据和其他相关指标，可以建立股票价格预测模型，为投资者提供参考，辅助他们进行投资决策。
四、反欺诈在金融行业中，欺诈是一种常见的问题。
通过数据挖掘技术，金融机构可以对用户的行为进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
例如，通过分析用户的交易行为和异常模式，可以发现涉嫌欺诈的交易，并及时采取相应的措施来避免损失。
五、客户关系管理数据挖掘技术还可以帮助金融机构更好地管理客户关系。
通过分析客户的行为数据和其他相关信息，可以建立客户购买行为模型，准确预测客户未来的需求和购买意愿。
这种方法可以帮助金融机构制定有针对性的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
六、其他应用领域除了以上几个方面，数据挖掘在金融行业还有很多其他的应用领域，比如股票交易策略优化、产品推荐、市场定位等。
数据挖掘在金融行业中的应用
数据挖掘在金融行业中的应用随着科技的飞速发展，数据已经成为了金融行业中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术则可以帮助金融从业者更好地挖掘、分析、利用数据，从而实现精准决策和更高效的运营。
接下来，本文将从以下几个方面探讨数据挖掘技术在金融行业中的应用。
一、信用风险评估在金融行业中，信用评估是非常重要的一环。
而数据挖掘技术可以通过收集、分析客户的个人信息、历史信用信息等数据，得出客户的信用分数，并对其信用风险进行评估。
其中的数据源包括个人征信、银行交易等。
例如，有银行通过建立客户消费行为的模型，发现银行给定的初始信用额度容易被违约的客户群体，并针对这一群体采取了针对性的风控措施。
数据挖掘技术在这里可以帮助金融机构更加准确地了解每个客户的信用状况，避免信用失控而引发的不良后果。
二、投资决策金融机构的投资决策需要依赖大量的研究和分析，而数据挖掘技术可以帮助其快速分析、筛选出高质量的投资目标。
例如，在股票市场上，数据挖掘技术可以通过对公司的财务数据、行业研究、资讯报道等进行大量分析，挖掘出具有潜力的企业，为投资者提供投资建议。
此外，也可通过风险分析模型对投资组合进行优化和分析。
三、营销策略金融机构需要进行有效的市场营销，而数据挖掘技术可以在大量数据源中挖掘出有价值的信息，帮助其制定更加精细化的营销策略。
例如，通过分析客户的消费行为、偏好等，为客户推荐个性化的金融产品和服务，提高消费者的满意度，促进业务发展。
四、反欺诈应用金融机构需要避免各类欺诈行为，而数据挖掘技术可以帮助其快速掌握欺诈行为的特征，及时发现并预警可能存在的风险。
例如，通过分析信用卡的消费、交易行为，建立反欺诈模型，捕捉异常交易行为，提高金融机构的反欺诈能力。
五、数据营销金融机构需要具备数据驱动的销售过程，而数据挖掘技术可以帮助其更好地理解客户、把握市场趋势和竞争环境。
在实际运营中，数据挖掘技术可以帮助其更有效地利用数据，并对数据进行分析和应用，从而实现数据驱动的经营。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用数据挖掘技术应用于金融行业，已经成为了一个热门话题。
数据挖掘技术可以通过挖掘大量数据中的信息，帮助金融机构更好地了解客户需求，预测市场趋势和风险等，从而优化业务流程，提高盈利能力。
本文将从数据挖掘技术、数据挖掘在金融行业的价值、金融机构应用数据挖掘的思考和总结等角度进行探讨。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中发现隐藏于数据中的模式和关系的自动化过程。
这种技术按照不同的分类方式可以分为统计学、人工智能、机器学习和神经网络等。
应用在金融行业中，数据挖掘技术可以用来为金融机构提供业务流程的优化和决策支持，这种应用可以推动金融机构提高其业务流程的效率，避免业务风险，增加业务收益。
因此，越来越多的金融机构已经投入很大的精力和资源来探索数据挖掘技术在其业务流程中的应用。
二、数据挖掘在金融行业的价值数据挖掘技术应用于金融行业中，具有很大的价值。
作为一个信息密集型行业，金融机构的业务涉及不同的领域，如贷款、保险和投资等，每个领域都有大量的数据可以进行挖掘。
通过数据挖掘技术，金融机构可以快速的从大量数据中挖掘出有价值的信息，包括市场趋势、客户需求、客户价值、风险预测等，许多从事数据挖掘技术的公司已经正式发布了相关产品，可以帮助金融机构挖掘数据信息。
通过数据挖掘技术，金融机构可以更好地理解客户的需求，以此来制定更好的市场营销策略，同时有助于掌握个人或企业的信用状况，防范金融风险，提高盈利能力。
三、金融机构应用数据挖掘的思考对于金融机构来说，应用数据挖掘技术是一个复杂的任务，他们需要建立不同的数据库、数据仓库和分析系统等。
此外，金融机构还需要有专门的人力资源来管理和开发数据挖掘项目，包括挑选合适的算法和模型，进行数据分析和可视化等，这也就需要组织结构体系、人才配备和监管等的支持。
除此之外，金融机构还需注意到数据挖掘技术存在的一些潜在风险。
例如，数据泄漏、数据权限不明确和不良的模型结果等都需要被警惕。
数据挖掘在金融领域的应用
数据挖掘在金融领域的应用随着社会的发展和技术的进步，大量的数据积累在了各个领域中。
现代金融领域也不例外，金融领域中所涉及的各种交易、投资和金融产品的数据量非常庞大。
如何从这些数据中获取价值是金融领域中的一个重要问题。
这时，数据挖掘技术就可以发挥作用了。
数据挖掘是一种通过运用各种算法和技术来从海量数据中提取有用信息的方法。
在金融领域中，数据挖掘有着广泛的应用。
下面我将介绍数据挖掘在金融领域中的应用。
1.风险评估在金融领域中，风险评估是非常重要的一项工作。
数据挖掘技术可以发现交易的异常情况，这样就可以及时发现和控制风险。
例如，通过挖掘贷款数据，可以确定哪些贷款客户是高风险客户。
在评估这些客户时，金融机构可以将更多的关注点放在这些风险客户身上，从而减少整体的风险。
2.推荐系统推荐系统是一种利用用户的行为数据来对用户进行推荐的系统。
在金融领域中，推荐系统可以用来推荐各种金融产品，以此增加销售量。
例如，银行可以根据用户的借贷数据来推荐适合用户的信用卡和贷款产品。
3.市场分析在金融市场中，投资者需要对市场走势有清晰的了解。
通过挖掘市场数据，可以预测市场价格的波动情况和趋势。
金融机构可以利用这些信息来作出投资决策，从而获得更高的回报。
4.欺诈检测欺诈行为是金融领域中的常见问题。
数据挖掘技术可以通过分析欺诈者行为的模式来识别这些欺诈行为。
金融机构可以通过掌握这些信息来更好地保护客户资产。
例如，如果发现有人多次使用相同的信用卡来购买高价值商品，就可以怀疑这是一种欺诈行为。
5.客户关系管理金融机构需要保持与客户的联系以促进业务发展。
数据挖掘技术可以通过分析客户的交易历史和行为模式来确定客户需求。
金融机构可以利用这些信息来定制更适合客户的金融产品和服务，从而提高客户的满意度，增加客户黏性。
6.投资组合管理投资组合管理是指将不同的资产进行组合，以实现更高的投资回报率。
数据挖掘技术可以帮助金融机构优化投资组合的结构。
例如，通过分析市场数据可以确定哪种资产在特定的市场条件下表现最好，从而帮助投资人更好地进行配置。
数据挖掘在金融行业中的运用
数据挖掘在金融行业中的运用2013年06 月20 日金融部门每天的业务都会产生大量数据，利用目前的数据库系统可以有效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了数据爆炸但知识贫乏“的现象。
与此同时，金融机构的运作必然存在金融风险，风险管理是每一个金融机构的重要工作。
利用数据挖掘技术不但可以从这海量的数据中发现隐藏在其后的规律，而且可以很好地降低金融机构存在的风险。
学习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有重要意义。
一.数据挖掘概述1. 数据挖掘的定义数据挖掘(data mining)是采用统计、数学、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘技术是统计技术、计算机技术和人工智能技术等构成的一种新学科。
数据挖掘来源于统计分析，是统计分析方法的扩展和延伸。
大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。
而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。
新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。
2. 数据挖掘方法数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。
从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。
国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。
（2）规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。
数据挖掘技术在金融行业中的应用
数据挖掘技术在金融行业中的应用随着信息技术和数字化经济的快速发展，数据成为企业日常运营中不可或缺的重要资源。
而数据挖掘技术作为从大量数据集中发现模式、关系和规律的手段，也在金融行业中得到广泛的应用。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术指基于大数据仓库中的海量数据，通过计算机技术、统计学等手段，从数据中挖掘出隐含的、以前未知的、有用的商业信息。
数据挖掘技术主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘算法和模型评估等环节。
二、金融行业中数据挖掘技术的应用1. 风险管理在金融行业中，风险管理是至关重要的一项工作。
数据挖掘技术可以帮助银行和证券公司通过对客户信息和投资者行为的分析，预测市场波动、交易风险和客户信用风险，提升风险管理能力。
2. 营销策略数据挖掘技术可以有效地解决市场营销中的个性化定位问题。
通过对客户的消费行为、偏好和需求进行分析，企业可以根据客户信息和行为模式，进行真正意义上的个性化推荐和定向营销。
这种个性化的营销方式比传统的广告宣传更能吸引和留住客户，提高企业的市场占有率和客户满意度。
3. 欺诈识别数据挖掘技术可以帮助金融机构尽早发现和防范欺诈行为。
通过对客户的数据行为分析，如交易历史、资金流向和交易模式等，可以预测和识别欺诈行为，从而减轻金融机构的损失风险。
4. 投资决策对于基金公司和证券公司来说，数据挖掘技术可以帮助分析企业的财务数据和经营数据，进行投资策略的制定和推荐。
基于历史数据和市场趋势，可以建立模型进行预测和分析，根据数据结果做出科学、合理的投资决策。
三、数据挖掘技术在金融行业中的应用案例1. 海量数据下的风控探索在互联网金融领域中，风控是一项很难的工作。
但是数据挖掘技术成功解决了这一问题。
通过对大量的提前评估数据进行分析和挖掘，可以大大提升风险管理的精准程度。
比如，在大数据集中，进行分析预测用户的信用评级、个人信用历史、社交数据、运动数据等，对用户进行风险评估和控制，实现精准、可靠的风险处理。
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２００８年９月１０日第９期
ＳＥＰ．１０，２００８ＮＯ．９
随着现代信息技术、通信技术和计算机技术的高速发展，数据库应用的范围不断扩大，不同的群体都面临着如何有效使用大量数据的问题。
而数据挖掘技术就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，它为现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。
这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示出一些有用的信息，可以为经营决策、市场策划和金融预测等方面提供依据。
通常我们还可以采用一下形式化的定义。
令Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，ｄ３，…ｄｎ｝为要分析的数据集合，数据挖掘可以描述为一个过程，
目的是要发现：Ｄ
的一个子集Ｄ′，关于Ｄ′的一个假设Ｈ（Ｄ′，Ｃ），其中Ｃ是用户认为有用的上下文。
Ｈ有如下功能：①描述满足大部分数据项α∈
Ｄ′
的性质；②将Ｄ根据不同的情况分为不同的类Ｃｉ，Ｐｋ（ｅ１）≠Ｐｋ（ｅ２），当ｅ１∈Ｃｉ，ｅ２∈Ｃｊ，且ｉ≠ｊ，Ｐｋ为
某种性质；③存在两维或多维函数依赖Ｆ。
二、数据挖掘在金融数据分析中的应用
银行和金融机构中产生的金融数据一般比较完整、可靠，这为数据挖掘提供了很有用的数据源。
金融事务需要处理大量的数据，由于银行在金融领域的地位、工作性质、业务特点以及激烈的市场竞
争决定了它对信息化、电子化比其他领域有更迫切的要求。
数据挖掘技术可以帮助银行产品开发部门描述客户以往的需求趋势，下面我们讨论几种典型的应用情况。
（一）金融业的风险分析。
金融事务需要搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。
数据挖掘技术已在美国多家商业银行中获得了广泛的应用。
由于商业银行的利润和风险是共存的，为了保证最大的利润和最小的风险，必须对账户进行科学地分析和归类，并进行信用评估。
Ｍｅｌｌｏｎ银行使用数据挖掘工具提高销售和定价金融产品的精确度。
例如，家庭普通贷款的客户主要有两类：一类很少使用信贷限额（低循环者），另一类能够保持较高的未清余额
（高循环者）。
低循环者代表缺省和支出的注销费用危险性较低，但会带来极少的净收入或负收入，对这类客户，银行需要提供更多的机会让他们使用信贷限额。
高循环者具有支付缺省和注销费用的潜力，是给银行带来利润的客户群，也是投资项目的主要目标。
利用数据挖掘技术分析客户生命周期的费用和收入，可以发现最终用户并将市场定位于这些用户。
据银行官员称：ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｇｅｎｔ可以帮助用户增强其商业智能，如交往、分类或回归分析，依赖这些功能，可对那些有较高倾向购买银行产品和服务的客户进行有目的地推销。
浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用
■中国矿业大学理学院
侯宇
范杰
摘要：数据挖掘技术是一门最新的交叉学科，数据挖掘的发展必将带来许多领域的变革。
本文主要介绍了数据挖掘的概念，并对数据挖掘在金融业中的应用作了进一步的探讨。
关键词：金融信息化；数据挖掘；定义与应用
金融信息化论坛
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２００８年９月１０日第９期
（二）贷款偿还预测。
贷款偿还预测对银行业务至关重要。
很多因素会对贷款偿还效能产生不同程度的影响，数据挖掘中的特征提取和属性相关性计算的方法，有助于识别重要因素，提出非相关因素。
三、数据挖掘在金融客户关系管理中的应用
目前，银行客户流失率已成为各家银行普遍关注的一个问题。
人们越来越深刻地认识到客户将是电子商务环境下竞争制胜的重要资源。
对于金融企业来说，拥有先进的、集成化的商务应用解决方案，能够及时收集客户和市场信息，
客户关系管理
（ＣＲＭ）就是为满足这种要求而产生的。
数据挖掘是金融ＣＲＭ的核心。
通过客户行为分析，我们可以收集到大量客户的消费行为信息，可以得出客户持久性和稳定性分析，从而对客户的关注点和客户忠诚度有较深刻的了解。
利用ＣＲＭ进行数据挖掘的方法主要有聚类方法、分类方法和关联规则挖掘方法。
聚类是指在不知道分成几类的情况下，根据数据内在的差异性大小，自动把数据分类。
通过聚类方法，我们可以发现诸如金融客户的消费模式、客户群体以及每个群体特征的决策知识。
分类是通过分析客户数据库中的数据，对每个类别做出精确的描述，建立分类模型，然后利用这个模型进行预测。
预测能够根据客户的历史数据自动推导出对给定数据的描述，从而对未来的客户进行预测，这样，客户服务部门就知道一个新客户的潜在价值了。
关联规则挖掘方法用于发现事物之间的关系规则。
例如，通过关联规则挖掘方法，可以分析不同股市间的联动，分析不同股票间的联动，分析股价和成交量之间的关系，金融变量和非金融变量之间的关系。
四、数据挖掘在网络金融交易方面的应用
在股市交易中，人们的兴趣在于使用各种各样的算法预测股市起伏，有的算法在一种情况下或者一段时间内有效，有的算法可以瞬间捕捉某个转瞬即逝的卖点或在众多股票中选出应买卖的股票。
在这些算法中，神经网络算法是应用最广泛的一种。
神经网络除了被大量地应用于股市，还被积极地应用在期货、期权等金融衍生产品的价格预测方面。
例如，Ｇｅｎｃａｙ和Ｑｉ（２００１）曾使用了神经网络模型，对美国市场的金融衍生工具定价进行了研究。
研究
结果表明，神经网络模型的预测效果常常优于传统的模型。
此外，其研究结果都得出了相对于Ｂｌａｃｋ－
Ｓｃｈｏｌｅｓ期权定价模型，神经网络取得了较小的预
测误差的结论。
对股市进行动态数据挖掘，可以随时掌握由大量数据所反映的金融市场暗流。
例如，通过对沪深两市的各种交易数据挖掘，可以找出非法的炒作现象和操作。
此外，可以将监管搜索范围扩大到一般的网页上，这些对稳定我国的金融市场有着积极作用。
数据挖掘还可以研究股市炒作的快速监测算法。
我国的沪市和深市都是电子交易，这些电子交易每天产生海量的数据，它们远远超过了人工处理的能力，但这正使得计算机算法进行智能监控成为可能。
由于欧美股市和我国股市有许多不同之处，我们需要找出识别中国式的股市各种炒作的算法。
五、结束语
在信息经济时代，数据挖掘技术的应用正在改变着我们的生活，在信息技术应用最为广泛的金融业，它更是推动了整个产业的发展；从企业角度来说，这也是在行业结构的转变中是否能抢占先机，赢得优势地位的重要因素。
参考文献：
［１］陈安，陈宁，周龙骧等．数据挖掘技术及应
用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００６．
［２］梁偱．数据挖掘算法与应用［Ｍ］．北京：北京
大学出版社，２００６．
［３］朱扬勇，左子叶，张忠平．数据挖掘实践［Ｍ］．
北京：机械工业出版社，２００３．
（责任编辑：方新峰）
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