《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
《Python金融数据挖掘与分析实战》—教学教案
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第1章 Python基础
授课方式：机房教学，讲授+实验，
教学重点：Python发行版Anaconda的安装与启动、Spyder集成开发工具的使用和Python扩展包的安装方法；Python基本语法、数据类型、数据结构和主要方法；循环、条件语句、函数定义与应用。
教学难点：数据结构和主要方法、循环语句、条件语句
L.append(t)
print(L)
执行结果如下：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'H']
[1, 2, 'HE', 3, 5]
3．扩展列表：extend()
与append函数不同，extend函数在列表后面添加整个列表。示例代码如下：
L1.extend(L2) #在前面的L1基础上,添加整个L2至其后面
1.4.4 元组的定义
元组与列表类似，也是Python中一种常用的数据结构，不同之处在于元组中的元素不能修改，元组采用圆括号括起来进行定义。示例代码如下：
t1=(1,2,3,4,6)
t2=(1,2,'kl')
t3=('h1','h2','h3')
1.4.5 集合的定义
集合也是Python中的数据结构，它是一种不重复元素的序列，用大括号括起来进行定义。示例代码如下：
实验题目：本章课后练习
教学内容：
1.1 Python概述（简要略讲）
1.2 Python安装及启动（简要介绍，然后让学生自己动手搭建环境）
1.2.1 Python安装
1.2.2 Python启动及界面认识（教师边演示边讲解）
1.3 Python扩展包安装
金融数据分析教学大纲
金融数据分析教学大纲金融数据分析教学大纲随着金融行业的快速发展和数字化转型，金融数据分析的重要性日益凸显。
金融数据分析是一门综合性学科，涉及统计学、计量经济学、金融学等多个领域的知识和技能。
为了培养具备金融数据分析能力的人才，制定一份科学合理的教学大纲至关重要。
一、引言金融数据分析作为一门学科，旨在通过对金融数据的收集、整理、分析和解释，为金融决策提供可靠的依据。
本教学大纲旨在培养学生的数据分析思维和技能，使其能够熟练运用各种统计工具和软件，深入理解金融市场的运行规律，为金融机构和企业提供准确的数据分析支持。
二、基础知识1. 金融数据分析的概念和意义：介绍金融数据分析的基本概念，探讨其在金融领域中的重要性和应用价值。
2. 统计学基础：回顾统计学的基本概念和方法，包括概率论、随机变量、概率分布等，为后续的数据分析方法打下基础。
3. 金融市场基础知识：介绍金融市场的基本特征和运行机制，包括证券市场、货币市场、外汇市场等，为后续的数据分析提供背景知识。
三、数据收集与整理1. 数据源和获取：介绍金融数据的常见来源，如金融机构、政府部门、第三方数据提供商等，以及如何获取和整理这些数据。
2. 数据清洗与预处理：讲解数据清洗的概念和方法，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等，以确保数据的质量和可用性。
3. 数据格式和结构：介绍金融数据的常见格式和结构，如时间序列数据、面板数据等，以及如何进行数据格式转换和重构。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：介绍描述性统计分析的基本概念和方法，包括中心趋势度量、离散程度度量、相关性分析等，以了解数据的基本特征。
2. 统计推断与假设检验：讲解统计推断的基本原理和方法，包括参数估计、假设检验、置信区间等，以从样本数据中推断总体的特征。
3. 时间序列分析：介绍时间序列分析的基本概念和方法，包括平稳性检验、自相关性分析、滑动平均等，以研究时间序列数据的内在规律。
4. 回归分析：讲解回归分析的基本原理和方法，包括线性回归、多元回归、时间序列回归等，以探究变量之间的关系和影响。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。
1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。
2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。
2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。
2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。
3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。
3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。
4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。
4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。
5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。
5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。
5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
引言概述：
《数据分析与数据挖掘》是一门重要的课程，它涵盖了数据分析和数据挖掘的基本概念、技术和应用。
本文将从五个大点出发，详细阐述这门课程的教学大纲。
正文内容：
1. 数据分析和数据挖掘的基本概念
1.1 数据分析的定义和作用
1.2 数据挖掘的定义和作用
1.3 数据分析和数据挖掘的关系
2. 数据分析和数据挖掘的技术方法
2.1 数据预处理技术
2.2 数据可视化技术
2.3 数据挖掘算法
2.4 模型评估和选择方法
3. 数据分析和数据挖掘的应用领域
3.1 金融领域
3.2 零售领域
3.3 医疗领域
3.4 社交网络领域
3.5 其他领域的应用案例
4. 数据分析和数据挖掘的工具和软件
4.1 常用的数据分析工具
4.2 常用的数据挖掘工具
4.3 数据分析和数据挖掘软件的选择和使用
5. 数据分析和数据挖掘的发展趋势
5.1 大数据时代对数据分析和数据挖掘的影响
5.2 人工智能技术在数据分析和数据挖掘中的应用
5.3 数据隐私和安全在数据分析和数据挖掘中的挑战
总结：
综上所述，本文详细介绍了《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲。
通过学习这门课程，学生将了解数据分析和数据挖掘的基本概念、技术方法和应用领域。
同时，他们还将学习如何使用相关工具和软件进行数据分析和数据挖掘，以及掌握数据分析和数据挖掘的发展趋势。
这门课程将为学生提供在实际工作中应用数据分析和数据挖掘技术的能力和知识。
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲课程名称：金融市场数据分析与数据挖掘课程学分：3学分课程介绍：金融市场数据分析与数据挖掘是一门综合性的课程，旨在提供金融市场相关数据的分析与挖掘技术。
通过本课程的学习，学生将获得金融市场数据的收集、整理与处理的能力，以及金融数据分析与挖掘的方法和技巧。
同时，本课程还将介绍相关软件工具和编程语言的应用，以帮助学生提高数据分析与挖掘的实践能力。
课程目标：1.掌握金融市场数据的收集、整理和处理方法。
2.熟悉金融数据分析和挖掘的基本理论和方法。
3.学会使用常用的统计分析工具和编程语言进行金融数据分析与挖掘。
4.培养独立思考和问题解决的能力。
教学内容：1.金融市场数据的特点与获取方法。
2.数据预处理与数据清洗。
3.数据可视化与探索性分析。
4.描述性统计分析。
5.相关性分析与因子分析。
6.时间序列分析与预测。
7.机器学习算法在金融数据挖掘中的应用。
8.金融风险分析与模型构建。
教学方法：1.理论讲授：通过教师讲解金融数据分析和挖掘的基本理论和方法，帮助学生建立相应的基础知识。
2.实例分析：通过案例分析，引导学生运用所学知识分析实际金融市场数据。
3.讨论与交流：组织学生进行讨论和交流，促进学生之间的互动和思维碰撞。
4.实践操作：通过实践操作，帮助学生熟悉常用的统计分析工具和编程语言，提高数据分析与挖掘的实践能力。
评估方式：1.平时成绩：考勤、课堂表现、课堂讨论等。
2.作业成绩：按时完成平时作业并准确无误。
3.期中考试：对课程前半部分内容进行考察。
4.期末考试：对课程全部内容进行考察。
5.课程设计：根据实际金融市场数据进行分析与挖掘，并撰写实验报告。
参考教材：1.李梅，《大数据金融学》，机械工业出版社。
2. Tan, et al., "Introduction to Data Mining", Pearson Education, 2024.。
参考工具：1. Python编程语言及相关库（numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等）。
金融学院《金融数据挖掘》实验教学大纲
金融学院《金融数据挖掘》实验教学大纲1.
二、实验教学目的
《金融市场数据挖掘与数据分析》实验大纲以同名课程的教学大纲为基础而编写，是指导学生进行《金融市场数据挖掘与数据分析》课程实验的教学文件。
实验目的在于：
①通过实验教学，使学生掌握数据挖掘软件intelligent miner的基本功能，能够利用软件进行数据挖掘与数据分析，掌握分类与预测、序列发现、特征化比较与关联规则等数据挖掘的基本方法，并且掌握利用这些数据挖掘方法解决金融市场中的一些实际问题的能力；
②对课堂教学所提供的教学案例进行验证性实验，利用新数据和新案例进行拓展性挖掘与练习；
③结合学生课外研究兴趣和论文比赛，开展课时外综合性实验和创新型实验，培养学生分析问题和实际解决问题的能力，为进一步学习打下基础。
三、主要仪器设备
本大纲中要求的实验材料是股票市场等相关金融数据、上市公司相关资料、宏观经济的相关资料数据。
实验环境要求实验室终端安装有IBM公司开发的数据挖掘软件：①intelligent miner；
②统计分析软件SAS。
四、实验课程内容和学时分配
五、实验要求与考核方式
学生在完成每一个实验后需写出相应的实验报告，报告可采取书面或电子文挡形式，可以将报告直接传送到教师的网址；实验报告的格式从相应网站上下载。
实验考核标准一看实验过程的正确性与合理性，二是实验结果的准确性或合理性。
实验教学部分的考核占期末总成绩的30%。
学生在课程学习期间应完成全部的必修实验，并至少完成一个选修（课外）实验。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是现代信息技术领域中的重要课程之一，它涉及到了数据的收集、处理、分析和挖掘等方面的知识。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的内容和结构，以帮助学生更好地了解和掌握这门课程。
一、课程目标1.1 培养学生的数据分析思维能力1.2 培养学生的数据挖掘技术应用能力1.3 培养学生的数据分析与挖掘实践能力二、课程内容2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的概念和方法2.1.2 数据预处理技术2.1.3 数据可视化技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 分类算法2.2.2 聚类算法2.2.3 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘工具与平台2.3.1 常用数据挖掘工具介绍2.3.2 数据挖掘平台的使用方法2.3.3 数据挖掘案例分析三、教学方法3.1 理论讲授3.1.1 通过教师讲解，介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法3.1.2 分析实际案例，让学生理解数据分析与挖掘的应用场景3.1.3 引导学生掌握数据分析与挖掘的基本原理和算法3.2 实践操作3.2.1 提供数据集，让学生进行数据预处理和分析实验3.2.2 使用数据挖掘工具，让学生进行分类、聚类和关联规则挖掘实验3.2.3 引导学生分析实验结果，总结经验和教训3.3 课堂讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，分享数据分析与挖掘的案例和经验3.3.2 引导学生提出问题，进行思维碰撞和知识交流3.3.3 教师进行点评和总结，加深学生对课程内容的理解和记忆四、教学评价4.1 课堂作业4.1.1 要求学生完成数据分析与挖掘的相关作业4.1.2 检查学生对课程内容的掌握情况4.1.3 提供反馈，帮助学生改进和提高4.2 期末考试4.2.1 考察学生对数据分析与挖掘的理论知识的掌握程度4.2.2 考察学生对数据分析与挖掘的实践操作能力4.2.3 综合评价学生对课程的整体掌握情况4.3 课程项目4.3.1 要求学生完成一个数据分析与挖掘的项目4.3.2 考察学生对课程知识的应用能力和创新能力4.3.3 提供指导和评价，帮助学生完善项目成果五、结语《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的设计旨在培养学生的数据分析思维能力、数据挖掘技术应用能力和数据分析与挖掘实践能力。
《金融数据挖掘》教学大纲(本科)
《金融数据挖掘》教学大纲注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标（一）课程地位金融实证研究的一个显著特点是数据分析量大、不确定性因素多，面对当今时代的海量金融数据，基于传统统计技术建立的模型假设条件多，实际应用难以奏效。
数据挖掘20世纪90年代中期兴起的新技术，是发现数据中有用模式的过程，其目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果，以人们容易理解的形式提供有用的决策信息。
通过本课程的学习，使学生初步掌握金融数据分析的基本方法，掌握几种重要的数据挖掘方法，掌握如何利用计算软件分析数据、解决问题、完成相关研究。
通过本课程的学习和相关软件的使用，使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用，使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究，并有进一步学习的基础与能力。
（二）课程目标.理解数据挖掘的特点和基本流程，掌握数据挖掘的重要思想；1.掌握不同类别的数据挖掘方法，包括回归、分类、聚类、降维等；.能够运用工具语言，如R、Python等，进行数据挖掘；2.学会运用数据挖掘的方法解决金融研究中的问题。
二、课程目标达成的途径与方法本课程本着学以致用的原则，结合最新的发展，以课堂教学为主，结合实践教学、课堂讨论、课外作业等方式来达成课程的学习目标。
通过讲解数据挖掘的重要思想、建模方法、软件实现的理论教学，使学生理解数据挖掘的建模思想、解决实际问题的办法和思路，掌握数据挖掘的常用工具方法；通过课外实践和课外作业，使学生能够学以致用，学会用数据挖掘的方法解决金融研究中的实际问题，并掌握一门编程语言作为后续学习和研究的工具。
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系注：1.支撑强度分别填写H、M或L (其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低)。
2.毕业要求须根据课程所在专业培养方案进行描述。
四、课程主要内容与基本要求第一章数据挖掘概述(1)主要内容：数据挖掘的概念，数据挖掘的主要功能，数据挖掘的方法论，软件介绍。
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《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
二、课程的对象和性质
本课程的授课对象是金融专业的本科生，作为培养学生实际数据获取、数据分析、以及信息获取技能的金融实践性教学课程和选修课程列入金融学专业的教学计划。
三、课程的教学目的和要求
通过本课程的学习，使学生初步掌握金融数据分析的基本方法，掌握几种重要的数据挖掘方法，掌握如何利用计算软件分析数据、解决问题、完成相关研究通过本课程的学习和相关软件的使用，使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用，使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究，并有进一步学习的基础与能力。
四、授课方法
采用理论讲解和上机实验相、课外研究结合的方法。
理论讲解利用课堂介绍金融数据挖掘的基本原理和基本方法，上机实验主要是结合具体的金融数据分析和数据挖掘案例学习和掌握如何在相应计算软件上完成数据挖掘与数据分析任务，课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，培养利用数据挖掘方法解决实际问题的能力。
五、理论教学内容与基本要求（含学时分配）
第一章：数据采集与数据处理
课时安排：4课时
教学要求：通过本章学习，使学生理解金融数据的基本类型，初步掌握金融数据的采集方法，能利用相应软件对导入数据进行初步处理。
教学重点与难点：数据挖掘的概念、数据挖掘的主要功能、数据的基本处理方法，本章的难点是数据的基本处理方法。
教学内容：
第一节：理解金融数据
1、非定量性数据
2、数据挖掘，一种从海量数据中挖掘知识的新方法
3、数据挖掘涉及的主要学科领域
4、近年来数据挖掘技术的主要发展和主要应用领域
第二节：数据挖掘的主要功能
1、分类与预测
2、序列发现
3、特征化、比较与关联规则挖掘
4、聚类分析
第三节：数据挖掘软件
1、SAS
2、Intelligent miner for data
第二章：分类与预测
课时安排：9课时
教学要求：通过本章学习，要求学生掌握分析和预测的基本统计分析方法和数据挖掘技术，了解各种方法和技术的理论依据，使用条件和软件实现方法。
掌握使用一种或几种分类与预测方法、通过计算软件和实际数据构建银行借款人违约预测模型或违约概率预测模型，或信用卡诈骗预测模型。
教学重点与难点：本章重点是数据挖掘中分类与预测的几种实现方法，难点是对所涉及到的一些基本统计分析原理的理解与掌握。
教学内容：
第一节：判别分析
1、判别分析的统计原理
2、判别分析的假设条件、数据要求与软件实现方法
3、案例1：基于判别分析的企业财务困境预测模型构建
第二节：Logistic回归和Probit过程
1、Logistic回归的统计原理
2、预测变量选定时Logistic回归的软件实现方法
3、预测变量未定时Logistic回归的软件实现方法——逐步回归法
4、Probit过程的统计原理与软件实现方法
5、案例2：基于Logistic回归和Probit过程的企业财务困境预测模型构建
6、案例3：基于Logistic回归和Probit过程的借款人违约概率预测模型构
建
第三节：决策数分类预测法
1、熵与信息增量
2、决策数的构建原理与预测准则
3、决策数分类预测的软件实现方法
4、案例4：基于决策树方法的信用卡诈骗预警系统构建
第四节：预测变量的选取与信号—噪音分析
1、变量预测的信息含量测定方法——信号噪音分析
2、信号—噪音分析的软件实现方法
3、变量转换的必要性与综合预测指标构建
4、案例4：基于信号—噪音分析方法的货币危机预警模型构建
第三章：序列发现
课时安排：5课时
教学要求：通过本章学习，要求学生了解序列发现的概念、相似性的度量方法、序列发现的软件实现方式，序列发现在金融领域的应用，使学生能够利用序列发现概念和数据挖掘软件实现在金融领域的初步应用。
教学重点与难点：本章的重点是时间序列中序列发现和相似性度量，以及在金融领域的应用，难点是趋势分析和相似性度量方法的掌握。
教学内容：
第一节：时序数据和序列数据的挖掘
1、时序数据和序列数据的概念
2、趋势分析
3、趋势分析的软件实现方法
第二节：序列发现的概念
1、何为序列发现
2、相似性的度量方法
3、相似序列发掘的软件实现
第三节：序列发现在金融领域的应用
案例5：股票市场交易决策规则挖掘
第四章：特征化、比较与关联规则挖掘
课时安排：5课时
教学要求：通过本章学习，使学生了解如何用特征化和比较的方式来描述与总结数据，如何在数据中进行关联规则挖掘，了解特征化、比较与关联规则的软件实现方式，了解特征化、比较与关联规则在金融领域的初步应用。
教学重点与难点：本章重点是特征化、比较与关联规则的基本概念与如何在数据挖掘软件中实现数据的特征化与比较分析，实现数据库中的关联规则挖掘，难点是这些数据挖掘功能在实际运用中需要注意与解决的一些问题。
教学内容：
第一节：特征化与比较
1、数据的描述与总结
2、数据概化与基于汇总的特征化
3、属性相关分析
4、类描述：特征化和比较的表示
5、特征化与比较的软件实现
第二节：关联规则挖掘
1、购物篮分析：关联规则的引发
2、基本概念
3、关联规则挖掘
4、关联规则挖掘的软件实现
第三节：特征化、比较与关联规则的应用
案例6：特征化、比较与关联规则在银行客户关系管理中的应用
五、实验教学内容与基本要求（含学时分配）
第一章配套实验教学
课时安排：2课时
实验内容：
1、数据挖掘软件Intelligent miner for data的安装与打开
2、了解数据挖掘软件的基本模块功能
3、数据发掘库的建立、修改与保存
实验要求：通过本次实验教学，要求学生能够掌握数据挖掘软件Intelligent miner for data的安装与打开方法，对数据挖掘软件的构造与各个基本模块有初步了解，能够掌握数据挖掘库的建立、修改与保存方法。
第二章配套实验教学
课时安排：6课时
实验内容
1、SAS的安装与打开
2、SAS数据库的建立（输入与输出）、修改与保存
3、判别分析的SAS程序与结果分析
4、判别分析预测规则的建立
5、Logistic回归的SAS程序与结果分析
6、逐步回归法
7、基于Logistic回归预测规则的建立
8、Probit过程的SAS程序与结果分析
9、基于Probit过程的预测规则的建立
10、决策树的构建与预测检验
11、基于决策树方法的预测规则的建立
12、基于信号—噪音分析的预测变量信息含量测定方法和预测变量选取
13、基于信号—噪音分析的分类预测模型构建
实验要求：通过本章实验教学，要求学生初步掌握运用SAS软件和Intelligent miner for data软件进行分类与预测的方法，掌握进行分类与预测时所需要的基本程序，能够对软件给出的结果进行分析，能够建立基于不同统计分析方法和数据挖掘方法的分类预测模型和预测规则。
第三章配套实验教学
课时安排：2课时
实验内容：
1、怎样利用Intelligent miner for data软件进行时序数据和序列数据的趋
势分析
2、相似序列发现的Intelligent miner for data软件实现
3、基于实际数据的股票市场交易决策规则挖掘
实验要求：通过本次实验教学，要求学生掌握利用数据挖掘软件对时序数据和序列数据进行趋势分析和发掘相似序列的基本方法、基本步骤，能够对发掘结果进行初步的分析，具有运用数据挖掘中趋势分析和相似序列发掘模块功能的初步能力。
第四章配套实验教学
课时安排：2课时
实验内容：
1、在数据挖掘软件中如何进行数据的类描述，如何实现特征化与比较分析
2、在数据挖掘软件中如何进行关联规则挖掘
3、特征化与比较分析在金融领域的实际应用
实验要求：通过本次实验教学，要求学生掌握在数据挖掘软件中实现类描述与关联规则发掘的基本方法、基本步骤，能够对发掘结果进行基本分析，初步掌握数据挖掘软件中特征化和比较等类描述功能、以及关联规则的挖掘功能。