数据挖掘在股票分析中的作用价值
大数据产业数据挖掘与分析应用
大数据产业数据挖掘与分析应用第1章数据挖掘基础理论 (3)1.1 数据挖掘概述 (3)1.2 数据挖掘流程与方法 (3)1.2.1 数据挖掘流程 (3)1.2.2 数据挖掘方法 (4)1.3 数据挖掘常用算法 (4)1.3.1 决策树算法 (4)1.3.2 支持向量机算法 (4)1.3.3 Kmeans聚类算法 (4)1.3.4 关联规则挖掘算法 (4)1.3.5 神经网络算法 (5)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 概述 (5)2.1.2 缺失值处理 (5)2.1.3 异常值处理 (5)2.1.4 重复记录处理 (5)2.1.5 数据不一致处理 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 数据源识别 (5)2.2.3 数据抽取 (6)2.2.4 数据转换 (6)2.2.5 数据加载 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 概述 (6)2.3.2 数据类型转换 (6)2.3.3 数据结构转换 (6)2.3.4 数据格式转换 (6)2.4 数据归一化 (6)2.4.1 概述 (6)2.4.2 最小最大归一化 (6)2.4.3 Z分数归一化 (7)第3章数据挖掘算法与应用 (7)3.1 分类算法 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 常见分类算法 (7)3.1.3 分类算法应用 (7)3.2 聚类算法 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 常见聚类算法 (8)3.3 关联规则挖掘 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 常见关联规则挖掘算法 (8)3.3.3 关联规则挖掘应用 (9)3.4 时序数据分析 (9)3.4.1 概述 (9)3.4.2 常见时序数据分析方法 (9)3.4.3 时序数据分析应用 (9)第四章机器学习与数据挖掘 (10)4.1 机器学习概述 (10)4.2 监督学习 (10)4.3 无监督学习 (10)4.4 强化学习 (10)第五章文本挖掘与分析 (11)5.1 文本挖掘概述 (11)5.2 文本预处理 (11)5.3 文本特征提取 (11)5.4 文本分类与聚类 (11)第6章社交网络分析 (11)6.1 社交网络概述 (11)6.2 社交网络数据获取 (12)6.3 社交网络分析算法 (12)6.4 社交网络应用案例 (12)第7章图像挖掘与分析 (13)7.1 图像挖掘概述 (13)7.1.1 定义与背景 (13)7.1.2 图像挖掘的发展历程 (13)7.2 图像特征提取 (13)7.2.1 特征提取方法 (13)7.2.2 特征选择与降维 (13)7.3 图像分类与识别 (14)7.3.1 分类方法 (14)7.3.2 识别任务 (14)7.4 图像分割与检索 (14)7.4.1 图像分割方法 (14)7.4.2 图像检索技术 (14)第8章时空数据分析 (14)8.1 时空数据概述 (14)8.1.1 定义及特点 (14)8.1.2 时空数据来源 (15)8.2 时空数据挖掘方法 (15)8.2.1 数据预处理 (15)8.2.2 时空数据挖掘算法 (15)8.3.1 城市规划与管理 (15)8.3.2 环境监测与保护 (16)8.3.3 公共卫生与防疫 (16)8.3.4 农业生产与管理 (16)8.4 时空数据可视化 (16)8.4.1 可视化方法 (16)8.4.2 可视化工具 (16)第9章数据挖掘在大数据领域的应用 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 大数据挖掘方法 (17)9.3 大数据分析应用 (17)9.4 大数据可视化 (17)第10章数据挖掘与数据安全 (18)10.1 数据安全概述 (18)10.2 数据挖掘与隐私保护 (18)10.3 数据挖掘与数据安全策略 (18)10.4 数据挖掘在数据安全领域的应用 (19)第1章数据挖掘基础理论1.1 数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
基于小波分析的高频交易数据挖掘研究
基于小波分析的高频交易数据挖掘研究随着互联网金融、股票交易等领域的发展，高频交易数据成为了不可或缺的重要组成部分。
高频交易数据是指在短时间内，交易所产生的大量数据。
这些数据包含了股票价格、成交量、交易时间、交易方向等信息。
通过对高频交易数据进行分析，有助于预测股票价格趋势、提高交易效率等。
在高频交易数据分析中，小波分析是一种非常有效的分析方法。
小波分析是一种新的信号分析技术，最初由法国数学家Mallat于1989年提出，其主要思想是基于小波变换进行信号分析。
小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数，从而使得原始信号的特征更加明显。
在高频交易数据分析中，我们可以利用小波分析来提取相关特征。
首先，我们需要将高频交易数据转换为时间序列数据。
然后，对于每个时间序列数据，我们可以利用小波变换将其分解成多个频率。
不同频率的小波系数可以表示不同的信号特征，例如价格趋势、交易量等。
我们还可以使用小波包分析来对特定的频率范围进行进一步分析。
利用小波分析分解出来的小波系数，我们可以进行更加深入的分析和挖掘。
例如，我们可以利用小波系数进行时间序列预测，利用小波包系数提取信号特征等。
此外，小波分析还可以帮助我们识别异常值、滤除噪声等。
除了小波分析，还有很多其他的高频交易数据分析方法。
例如，机器学习算法、时间序列分析等。
这些方法都有各自的优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法。
但是，无论采用何种方法，在高频交易数据分析中，数据清洗和预处理都是非常重要的一步。
因为高频交易数据存在很多噪声和异常值，如果不进行清洗和预处理，分析结果会受到很大的干扰。
总之，利用小波分析进行高频交易数据挖掘研究是非常有意义的。
通过对高频交易数据进行小波分解和分析，可以提取出更加有效的信号特征，从而预测股票价格趋势、实现高效交易等。
此外，小波分析还可以帮助我们识别异常值、滤除噪声等，提高数据分析的准确性。
大数据分析在金融领域中的应用
大数据分析在金融领域中的应用随着互联网技术和计算机技术的快速发展，数据量的增长呈现指数级增长的趋势。
传统的数据收集与分析方法难以胜任如此巨大的数据量，因此随之涌现的大数据技术成为了数据分析的主流。
大数据技术的发展，使得金融业能够更好地利用数据，从而更好地实现商业目标。
这篇文章将讨论大数据分析在金融领域中的应用。
一、信用评估对于银行等金融机构而言，信用评估是非常重要的一个环节。
传统的信用评估主要依靠财务数据和贷款历史等信息。
但是，这些信息仅仅是银行客户的一部分信息，还不足以对客户进行全方位的评估。
因此，大数据技术在信用评估中的应用显得尤为重要。
大数据技术可以帮助银行搜集客户的各种信息，包括客户的社交媒体账号、购物记录、工作经历等等，并通过数据挖掘、机器学习等技术对这些信息进行分析和挖掘，从而更全面、更准确地评估客户的信用。
二、股票预测股票市场的波动是由众多因素共同作用的结果，包括政治、经济、公司业绩等。
传统的股票预测主要依靠专业分析师的分析判断。
但是，分析师毕竟有限，而大数据技术可以从海量的信息中获取可能对股票市场产生影响的因素。
大数据技术可以帮助投资者搜集公司的财务数据、舆情信息、互联网数据等，通过机器学习、数据挖掘等技术来分析这些数据，以便投资者更加准确地预测股票的行情。
三、风险控制金融机构需要进行风险控制来避免损失。
传统的风险控制主要依靠统计和经验，但是这种方法的局限性较大，很难发现潜在的风险。
大数据技术可以帮助金融机构通过分析客户的数据、市场数据和其他相关数据，发现可能存在的风险，并制定相应的策略来控制风险。
例如，一个银行可以通过监测客户的交易记录来发现异常交易，及时采取措施降低风险。
四、反欺诈金融欺诈是金融行业面临的一个大问题。
传统的反欺诈方法主要依靠手工判断，比较繁琐、容易出错。
大数据技术可以通过分析客户的多种信息来检测金融欺诈，例如卡号、签名、地址、电话和生物识别等。
一旦发现异常，相应的机构可以采取措施防范欺诈事件。
金融行业的数据分析洞察市场和客户趋势
金融行业的数据分析洞察市场和客户趋势在当今信息化时代，数据分析在金融行业中发挥着越来越重要的作用。
通过对大量数据的采集、处理和分析，金融机构能够准确的洞察市场趋势和客户需求，从而制定有效的战略和决策，提高业务竞争力。
本文将探讨金融行业中数据分析的重要性，并介绍一些常用的数据分析方法。
一、数据分析在金融行业的重要性金融行业是信息密集度较高的行业之一，每天都会产生大量的交易数据、客户数据以及市场数据。
通过对这些数据进行分析，金融机构可以获得以下几个方面的洞察：1.市场趋势洞察：金融市场的波动性较高，市场趋势的准确把握对于企业的发展至关重要。
通过分析历史市场数据，预测市场走势，金融机构可以从中获取交易机会，制定有效的投资策略。
2.客户需求洞察：客户是金融机构的核心资产，在了解客户需求的基础上，金融机构可以提供个性化的金融产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
通过对客户数据的分析，金融机构可以了解客户购买偏好、消费能力以及风险承受能力，从而对客户进行细分和定制化服务。
3.风险管理洞察：金融行业存在多种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
通过对大量数据的分析，金融机构可以识别潜在风险并制定相应的风险管理策略，降低企业的经营风险。
二、常用的数据分析方法金融行业使用多种数据分析方法来洞察市场和客户趋势，下面介绍几种常用的方法：1.统计分析：统计分析是最基础的数据分析方法之一，通过对数据集合的描述、比较和推断，可以总结数据的特征、识别相关性以及验证假设。
在金融行业中，统计分析被广泛应用于市场预测、风险评估以及客户群体分析等方面。
2.回归分析：回归分析是通过建立数学模型来描述变量之间的关系。
在金融行业中，回归分析被广泛应用于量化投资和风险管理领域。
通过建立回归模型，可以预测股票价格、分析投资组合的风险和收益等。
3.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式和知识的过程。
在金融行业中，数据挖掘可以用于客户细分、欺诈检测和市场预测等方面。
使用AI技术进行投资分析的技巧
使用AI技术进行投资分析的技巧
一、建立自动化流程
在使用AI技术进行投资分析时，首先需要建立自动化流程，以帮助
投资者快速处理投资决策。
自动化流程可以涵盖从数据收集、数据挖掘到
机器学习等各个环节，充分利用AI技术提高流程的效率，把人工标注的
工作数量降到最低，从而帮助投资者快速把握投资机会。
二、数据挖掘
投资分析最重要的一环就是数据挖掘。
投资者需要去深入了解市场的
动态，从而判断股票市场的变化趋势。
使用AI技术，可以根据市场数据，自动挖掘出变化的规律和趋势，从而更好地判断市场的变化趋势。
同时，
还可以根据社会媒体平台上的数据，获得投资者的情感倾向，从而获得更
有效的市场投资机会。
三、机器学习
机器学习是AI技术的核心。
机器学习可以根据历史数据和市场状况，自动进行投资决策分析，可以让投资者以更高的效率去进行投资决策分析。
同时，机器学习还可以快速识别出新的机会，让投资者迅速把握投资机会。
四、投资模拟器
AI技术还可以用来开发投资模拟器，可以帮助投资者利用大量的历
史数据，对不同的市场情况进行模拟，从而更加准确、高效地进行投资决策。
五、智能投资顾问。
大数据分析在金融行业中的应用有哪些
大数据分析在金融行业中的应用有哪些在当今数字化时代，大数据分析已成为金融行业中不可或缺的一部分。
它为金融机构提供了更深入的洞察、更精准的决策支持以及更高效的运营管理。
接下来，让我们详细探讨一下大数据分析在金融行业中的具体应用。
一、风险管理风险管理是金融行业的核心关注点之一，而大数据分析在这方面发挥着至关重要的作用。
通过收集和分析大量的客户数据，包括信用记录、收入水平、支出模式等，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险。
传统的信用评估方法往往基于有限的信息和固定的模型，可能会导致误判。
而大数据分析可以纳入更多的变量和实时数据，从而提高信用评估的准确性和可靠性。
例如，利用社交媒体数据、网络浏览行为等非传统数据源，可以更全面地了解客户的生活方式和消费习惯，进一步预测其还款能力和违约风险。
此外，大数据分析还能够实时监测市场动态和宏观经济数据，帮助金融机构及时发现潜在的系统性风险，如金融危机、市场波动等，并采取相应的风险防范措施。
二、投资决策在投资领域，大数据分析为投资者提供了丰富的信息和更精准的投资策略。
通过对海量的金融数据进行挖掘和分析，包括股票价格、公司财务报表、宏观经济指标等，投资者可以发现隐藏的投资机会和市场趋势。
量化投资策略是大数据分析在投资领域的典型应用之一。
基于历史数据和数学模型，量化投资策略能够自动筛选出具有潜在投资价值的资产，并进行精准的买卖决策。
同时，大数据分析还可以帮助投资者更好地理解市场情绪和投资者行为。
通过分析社交媒体上的言论、新闻报道、论坛讨论等，了解市场参与者的心态和预期，从而做出更明智的投资决策。
三、客户关系管理大数据分析有助于金融机构更好地了解客户需求，提供个性化的服务和产品，从而增强客户满意度和忠诚度。
通过整合客户的交易记录、咨询记录、投诉反馈等多渠道数据，金融机构可以构建客户画像，深入了解客户的偏好、行为模式和金融需求。
基于客户画像，金融机构可以为客户提供个性化的推荐，如理财产品、信用卡服务、保险产品等。
基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测_冯家诚
收稿日期:2008-11-11;修订日期:2009-01-15。
作者简介:冯家诚(1979-),男,安徽无为人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘; 马锐(1972-),女,北京人,副教授,主要研究方向:人工智能。
文章编号:1001-9081(2009)S1-0155-02基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测冯家诚1,马 锐2(1.华商基金管理有限公司运营保障部,北京100034; 2.北京理工大学软件学院,北京100081)(fengjc@hsfund .com )摘 要:提出适用于神经网络型数据挖掘的过程模型。
按照选取数据样本、数据转换、网络建模、网络仿真、结果评价这样一个完整的数据挖掘过程,对上证指数走势进行预测,得到了较高的预测精度。
说明了神经网络型数据挖掘技术在非线性系统预测中的优势,探讨了非线性系统预测的一种新思路。
关键词:数据挖掘;BP 网络;股价预测中图分类号:TP309 文献标志码:AStock pr i ce foreca st ba sed on da t a m i n i n g of neura l networksFENG J ia 2cheng 1,MA Rui2(1.O peration and Support D epart m ent,Huashang Fund M anage m ent Co m pany L i m ited,B eijing 100034,China;2.School of Soft w are,B eijing Institute of Technology,B eijing 100081,China )Abstract:The authors gave a p r ocedure model for data m ining based on neural net w orks .According t o each step of the model,the technol ogy of data m ining could p r ovide a higher accuracy of p redicti on of st ock p rice forecast,which p r oved the advantage of data m ining in the field of no 2linear f orecast .M ean while,a ne w method t o the non 2linear f orecast was als o poposed .Key words:data m ining;BP N;st ock p rice forecast0 引言就股市投资而言,辨认市场的运动规律,对将来时刻的股价指数进行预测,是股票市场投资决策的关键。
数据挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在金融方面的应用作者：顾芸菡俞雯亮万宝秀来源：《数字化用户》2014年第01期【摘要】在信息高速发展的当代，互联网的迅猛发展，金融界的竞争日益激烈，没有大量的信息数据，并且准确分析所得到的信息是无法在这个相对狭窄的金融界中立足的，所以，数据挖掘就成了最有效和最快捷可靠的手段之一。
数据挖掘旨在从大量的信息中提取最有用的信息，以帮助人们做出正确的判断。
数据挖掘方法对大量数据、信息的分析汇总将有助于金融界人士的专业判断，减少失误，带来最大的经济效益。
我相信，一旦数据挖掘在金融界得到很好地应用，那么将会大大的促进金融界的快速发展，为国家经济的发展做出贡献。
【关键词】数据挖掘金融银行投资股票一、引言本文旨在探讨数据挖掘在金融方面的应用，主要从最主要的三个方面：银行、投资评估以及股票。
随着数据挖掘技术的发展和完善，数据挖掘在金融领域的应用势必会带来不可小觑的经济效益，而且当下数据挖掘技术在金融领域还不是非常的成熟，所以，数据挖掘在金融方面更深一步的研究是非常必要和紧迫的。
数据挖掘在金融领域的应用是通过对大量金融信息进行归纳总结，利用数据挖掘的关键技术，例如最小二乘法等，尽可能真实的模拟现实金融世界的实际情况，帮助决策者做出合理的决策，这就是数据挖掘在金融领域的精髓所在。
二、数据挖掘在金融领域的应用（一）数据挖掘在银行方面的应用在金融领域，银行的存在是不可忽视的，银行的交易数据和数据存储量都是很大的，要包括许多方面，例如客户的信息等等。
当下银行管理信用卡问题的方法就是运用了数据挖掘的思想。
银行曾经一度因信用卡的欺诈行为，或者持卡人的不诚信，造成了银行每年较大的损失。
但是，随着数据挖掘技术的出现，可以利用数据挖掘对每个客户信誉进行分析，对于信誉低的信用卡持卡人，警告并且取消其拥有开办信用卡的资格，银行对于信用卡的问题就得到了妥善的解决。
另一方面，对于银行的大客户，也可以采用数据挖掘的思想，从大量的客户资料中分析出哪些客户符合大客户的标准，根据他们的基本资料以及合法的调查来发现潜在的客户，以及发现那些虽然是大客户但难以长期合作的客户，这样就可以帮助银行能快速精准的找到潜在的客户而不必花费大量的时间毫无规律的去挖掘客户。
统计分析在投资决策中的应用价值
统计分析在投资决策中的应用价值一、引言统计分析作为一种在数据处理、数据分析中应用广泛的技术手段，被越来越多的机构和企业所采用，其应用范围也逐渐扩大。
在投资领域中，统计分析也发挥了重要的作用，可以帮助投资者更好的进行投资决策，减少投资风险，提高投资效率。
本文将探讨统计分析在投资决策中的应用价值。
二、统计分析在投资中的基本概念1.数据预处理数据预处理是统计分析的第一步，也是最重要的一步。
其目的是对原始数据进行清洗、筛选、转换等处理，以减少数据的噪声和误差，为后续的统计分析提供准确的数据基础。
2.统计分析方法统计分析方法主要包括主成分分析、聚类分析、判别分析、回归分析、时间序列分析等。
这些方法在不同的分析场景下有各自的应用优势，投资者可以根据自己的需求选择合适的方法。
3.统计分析软件统计分析软件是进行统计分析的必要工具，常见的统计分析软件有SPSS、SAS、Stata、Python等。
这些软件可以帮助投资者进行智能化的数据分析和编程。
三、统计分析在股票投资中的应用1.基于大数据的分析投资者可以通过采集股票市场中的大量数据（如公司报告、新闻报道、财务数据等），运用数据挖掘、机器学习等技术对这些信息进行分析，找出其中的规律和意义。
基于大数据的投资策略可以大幅降低投资风险，提高收益率。
2.基于统计模型的预测投资者可以根据历史数据，运用多种统计模型进行预测。
例如，投资者可以通过建立回归模型预测股票价格和市盈率的关系，从而比较不同公司的投资价值，选择更具潜力的股票进行投资。
3.基于时间序列的分析时间序列分析可以帮助投资者理解股票市场的周期性变化、季节性变化等规律。
通过时间序列分析，投资者可以预测未来趋势，制定相应的投资策略，降低投资风险。
四、统计分析在债券投资中的应用1.债券评级债券评级是在债券投资领域中常见的统计分析方法，其目的是根据各种经济、财务、公司运营等指标，对债券的信用风险进行评估和等级划分。
通过债券评级，投资者可以选择风险更低的债券进行投资，降低投资风险。
数据分析与数据挖掘区别
数据分析与数据挖掘区别数据分析和数据挖掘是现代数据科学领域中两个重要的概念。
虽然它们都涉及处理和解释数据，但在方法和目标上存在一些明显的区别。
本文将详细介绍数据分析和数据挖掘的定义、方法、应用和区别。
一、定义1. 数据分析：数据分析是指通过收集、清洗、转换和统计数据，以发现数据中的模式、关系、趋势和洞察力的过程。
数据分析的目标是从数据中提取有意义的信息，以支持决策和解决问题。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指通过自动或半自动的方法，从大规模数据集中发现有用的模式、关联和规律的过程。
数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持预测、分类、聚类和决策等任务。
二、方法1. 数据分析方法：数据分析通常采用统计学和可视化工具来处理和解释数据。
常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等。
数据分析依赖于已有的数据集，通过统计方法来推断和验证观察到的现象。
2. 数据挖掘方法：数据挖掘通常使用机器学习和数据挖掘算法来发现数据中的模式和规律。
常见的数据挖掘方法包括关联规则、分类算法、聚类算法、神经网络等。
数据挖掘依赖于大规模数据集，通过算法和模型来发现隐藏在数据中的知识。
三、应用1. 数据分析应用：数据分析广泛应用于各个行业和领域。
例如，在市场营销中，数据分析可以帮助企业了解消费者行为、预测市场趋势、优化广告投放策略等。
在医疗领域，数据分析可以帮助研究人员发现新的治疗方法、预测疾病风险等。
2. 数据挖掘应用：数据挖掘也广泛应用于各个领域。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、欺诈检测、股票预测等。
在电子商务领域，数据挖掘可以用于个性化推荐、购物篮分析等。
四、区别1. 目标不同：数据分析的目标是从已有的数据中提取有意义的信息，以支持决策和解决问题；数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持预测、分类、聚类和决策等任务。
2. 方法不同：数据分析通常使用统计学和可视化工具，依赖于已有的数据集，通过统计方法来推断和验证观察到的现象；数据挖掘通常使用机器学习和数据挖掘算法，依赖于大规模数据集，通过算法和模型来发现隐藏在数据中的知识。
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数据挖掘在股票分析中的作用价值
作者：李杰
来源：《科学与信息化》2016年第34期
摘 要 处在当前的发展阶段，随着信息化技术的迅猛发展，当前已经进入大数据时代。在
这一时代背景下一些先进的数据分析以及挖掘技术在诸多行业领域都得到了广泛应用，其中数
据挖掘在股票分析中的作用发挥就比较突出。基于此，本文主要就数据挖掘的方法以及工作过
程加以阐述，然后就数据挖掘在股票分析中的作用价值和应用方法进行详细探究，希望此次理
论研究对实际的发展有所裨益。
关键词 数据挖掘；股票分析；作用价值
引言
随着我国经济迅速发展，我国的股票市场也得到了很大程度的发展，在生活质量的不断提
升下，人们在闲置的资金上也愈来愈多，对投资的需求也比较旺盛。所以对股票的准确分析就
能为人们在投资中获得更大利益作保障，将数据挖掘技术在股票分析中加以应用就比较关键。
1 数据挖掘的方法以及工作过程分析
1.1 数据挖掘的方法分析
对于数据挖掘比较常用的方法较为多样，其中分类法以及回归分析法等都是对数据分析常
用的，分类主要是从数据集中找出数据对象的共同特点，然后结合特征进行分类。而在回归分
析的方法上主要是从备选数据集中属性值在时间上的变化过程产生数据项映射到时间变量上的
函数，然后发现变量对时间依赖关系，是对数据序列的趋势特征的研究[1]。还有就是特征方
法，主要是结合总体的数据集中一组数据进行筛选关于这些数据项的特征方式。
1.2 数据挖掘的工作过程分析
从数据挖掘工作的过程层面来看，要能在对数据挖掘之前进行问题定义，这也是数据挖掘
的基础工作，在诸多的方法中结合实际所需进行选择，这样才能够将作业的效率得以有效提
升。然后就是数据准备工作，也是对数据挖掘前的工作，进行对数据实施预处理，然后让数据
能够符合要求，在这一环节主要分为几个重要的层面，需要完成数据的筛选以及预处理和转换
等操作。对数据进行预处理的操作主要就是提升数据的质量，在之后的工作上来提供方便。再
者就是进行实施数据挖掘，这一过程主要就是对所得经过转换数据实施挖掘，然后对挖掘的数
据实施分析结果，进行对有价值指导，最后就是对知识应用[2]。
2 数据挖掘在股票分析中的作用价值和应用方法分析
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2.1 数据挖掘在股票分析中的作用价值分析
将数据挖掘技术在股票分析当中进行应用有着重要作用发挥，数据挖掘技术的应用在面对
大量和重组隐蔽的数据情况下都能够进行使用，而股票市场每天的数据信息都比较大，这就能
够将数据挖掘技术在股票分析中进行应用，并能发挥重要的作用。我国的股票市场从上世纪九
十年代开市以来，已经经过二十多年的发展，股票市场在当前的经济发展下也处在高速发展阶
段，诸多的股票信息以及相关的咨询等在数量上比较庞大，股票分析就是对这些信息进行分
析，但由于数量较为庞大，如果不借助技术力量进行支持，就很难达到准确的效果，数据挖掘
技术的应用就从很大程度上解决了这一问题。
股票分析作为是密集型的工作，也是人们股票投资当中的重要基础工作，在对股票投资之
前不仅要能够对所获得回报带来的风险进行详细了解，同时也要能够对风险利益的组合特点进
行详细分析。股票市场中的每个上市公司每天都能产生很大的交易数据，而股票价格运行规律
就隐藏在这些数据当中，所以通过数据挖掘技术对这些数据进行分析，就为股票投资的获利起
到了积极作用[3]。在数据挖掘技术应用在股票分析中时要能对股票自身的特征进行相应了
解，股票的数据共同性，以及分析方法的多样化和隐蔽性等特征，通过数据挖掘技术就能够为
分析的准确性打下基础。
2.2 数据挖掘在股票分析中的应用方法分析
将数据挖掘技术在股票分析中的具体应用层面要能够按照相应的程序进行，首先就是对股
票的数据进行下载，具体就是对股票的名字加以收集——将其插入数据库当中——下载各个股
票详细信息——将所有股票名字存进DownloadOne当中。对股票名字的收集主要有几种常用
的方法，可从雅虎财经网页进行获取，也可从炒股软件对其进行提取，也可从证券交易所网站
获取。将股票名插入数据库中通过程序读入数据库中，在核心代码层面主要为FileReader fr
=new FileReader（"stockname.txt"）；//读文档中所有股票的名字，String[] a = new
String[600]；//a用来存储所有股票的名字，stmt.setString（1，a[i]）；//将所有股票的名字插入
到数据库。然后是对股票详细信息进行下载。
对于红月的分析过程中，结合历史中股票这一月的数据增长情况对股票下一年走势进行判
断。可抽取每月收盘以及开盘的价格，并对红月额数量加以计算和获取。对于红周分析层面来
看炒股时要对历史数据进行参考，通过数据挖掘技术的应用对历史中这一周的数据增长情况进
行分析，然后判断走势。从具体的促使实施上先要制作时间表，然后抽取每周开盘以及收盘价
对日期表加以比对，对抽取到的数据加以计算。股票的分析过程中需要采用位图进行计算，通
过网页的制作能够输入三个股票代码然后输出置信度以及支持度，对股票的投资进行指导。
3 结语
总而言之，股票市场在当前正蓬勃发展阶段，要能够充分的利用新的理念以及技术进行分
析，这样才能有助于投资获利。在证券行业发展过程中，每天所产生的信息量比较大，也只有
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通过数据挖掘技术的有效应用才能对股票分析的准确性得以保障。此次通过数据挖掘技术的相
关分析以及将其在股票分析中的应用思路的研究，希望能够对实际的股票分析发展有所裨益。
参考文献
[1] 陆璇，陈小悦，张岭松，刘慧霞.中国上市公司财务基本信息对未来收益的预测能力[J].
经济科学. 2013（06）
[2] 吴联生.投资者对上市公司会计信息需求的调查分析[J]. 经济研究. 2013（04）
[3] 陈小悦，肖星，过晓艳.配股权与上市公司利润操纵[J]. 经济研究. 2014（01）