东南大学软件学院大数据课程大作业
软件工程UML大作业 (9)
实验报告☑实践报告□课程名称：系统分析与设计实验、实践名称：学习成绩管理系统实验、实践地点：行勉楼C1专业班级：软件工程1803 学号：2018005669学生姓名：李敏指导教师：孟东霞2020 年10 月31 日一、实验目的通过《系统分析与设计》实验，使学生在实际的案例中完成系统分析、设计的主要步骤，在实践中熟悉信息系统分析与设计的规范及信息系统开发的相关应用软件；加深对信息系统分析与设计课程的基础理论、基本知识的理解；树立正确的分析设计思想，提高系统分析、设计的实践能力及撰写书面文件的能力。
二、实验要求要求学生以个人为单位自选题目，班内选题不重复；对所选项目进行调查，写出300字以上的系统描述；利用系统分析与设计的基本原理、方法进行系统分析、设计，使用UML语言构建该系统的分析、设计模型，并完成实验报告；实验报告以纸质版（A4)形式在课程结束后提交。
三、实验主要设备：笔记本计算机四、实验内容1 选题及项目背景选题：学习成绩管理系统项目背景：此次系统开发的对象是某高校。
二十一世纪以来，管理信息系统是进行信息的采集，存储，加工，维护和使用的系统，它是随着管理科学和技术科学的发展而形成的，学生成绩管理系统是一个教育单位不可缺少的部分，它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要，学生成绩管理系统能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段，对学生来说可以轻松的查询自己在校的成绩以及信息等，但是一直以来学校都是靠传统人工的方式来管理学生成绩，这种管理方式存在着缺点，如：效率低，保密性差，另外时间一长，将产生大量的文件和数据，这对于查找，更新和维护带来了许多困难。
2 定义每个学校在学期末都会有进行期末考试成绩的统计分析工作，而这些工作必须在考试结束后的近一个星期内完成。
大量的成绩数据的统计分析工作如果只靠人力来完成，费时费力还容易出错，而学生成绩管理系统是为了更方便的录入并管理学生的成绩，它已经是是整个学校工作系统的重要组成部分，其内容对于学校管理者和学生至关重要，所以学生成绩管理系统应该为用户提供所需要的信息以及方便的管理平台。
软件工程-期末大作业要求10-29
《软件工程》大作业内容与要求任课教师：马楠一、软件工程导论考核目的：使学生更好地理解该课程介绍的概念和主要原理等内容。
加深对软件开发过程中所涉及的各种建模工具的认识和理解。
初步感受软件系统分析设计的过程、如何利用现有的计算机辅助工具（VISIO 2003）进行阶段成果的描述以及功能模块的开发。
二、具体完成内容及要求作业一：进行系统需求分析，提交需求说明书。
要求用数据流程图描述系统的基本逻辑功能。
（至少画到第2层。
）（包括DFD、数据字典等内容）作业二：用面向数据流的方法设计，提交系统结构化设计与实现说明书(概要设计和详细设计放在一个文件中,但分开说明)。
要求用结构图描述系统的物理功能。
作业三：用面向对象的观点和UML的方法进行系统分析与设计，提交面向对象设计说明书，分析系统中包含的类-&-对象，建立系统的对象模型构建对象模型、用例图、状态图。
(可行性报告是否放入不做要求,自愿原则)三、使用工具使用Visio软件绘制相关图形,包括:数据流图、系统结构图、对象模型图、用例图、状态图等。
使用WORD文档撰写各报告内容。
四、提交内容1、以上作业以WORD文档形式提交，两人或者三人为一组，建立一个文件夹，名字为“姓名学号姓名学号_课题名称”，三个文档分别题目为“姓名姓名_课题名称_作业1”、“姓名姓名_课题名称_作业2”、“姓名姓名_课题名称_作业3”。
2、提交报告时间为第9周周五中午12:30。
五、成绩分配：1．系统需求分析：30分2．系统设计说明书： 25分3．面向对象设计说明书：25分4．增加一个学习总结，要手写版，20分，对主要知识点进行总结，六、课题参考内容注意：可以在此基础之上进行功能扩展，要在可行性报告中进行说明。
题目一学校教材订购系统1．系统简介本系统可细化为二个子系统：销售系统和采购系统销售系统的主要工作过程为：首先由教师或学生提交购书单，经教材发行人员审核是有效购书单后，开发票、登记并返给教师或学生领书单，教师和学生即可去书库领书。
大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案
网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：姓名：学习中心：第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。
《数据挖掘》这门课程是一门实用性非常强的课程，数据挖掘是大数据这门前沿技术的基础，拥有广阔的前景，在信息化时代具有非常重要的意义。
数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
学习过程中，我也遇到了不少困难，例如基础差，对于Python基础不牢，尤其是在进行这次课程作业时，显得力不从心；个别算法也学习的不够透彻。
在接下来的学习中，我仍然要加强理论知识的学习，并且在学习的同时联系实际，在日常工作中注意运用《数据挖掘》所学到的知识，不断加深巩固，不断发现问题，解决问题。
另外，对于自己掌握不牢的知识要勤复习，多练习，使自己早日成为一名合格的计算机毕业生。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
2020春《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。
题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。
主要内容必须包括：（1）算法介绍。
（2）算法流程。
（3）python实现算法以及预测。
（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交：大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！（一）Knn算法介绍KNN算法，又叫K最邻近分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
软件工程大作业【范本模板】
软件工程大作业题目：学生档案管理系统小组成员：戚盈洁(）王大伟（）王磊（）霍成海（）目录第一章. 系统调查 (3)1.1系统调查内容 (3)1.2系统调查方法 (3)第二章. 系统分析 (3)2.1 系统分析 (3)2.2 系统调结构图 (5)2.3 子系统功能描述 (5)第三章. 系统设计 (7)3.1 界面设计原则 (7)3.2 数据库设计 (7)3.3 代码设计 (11)第四章. 学生照片管理模块设计 (15)4.1 ImageFunc模块 (15)4.2 设计照片管理窗体 (17)4.3 在学生信息管理窗体中添加照片管理代码 (18)第五章. 系统测试 (19)5.1 系统测试项目 (19)5.2 系统评估 (21)第一章。
系统调查1。
1系统调查内容学校各院系基本概况：院系名称，专业设置，课程设置,课时安排，学生人数，学生班级数等.学校资源条件调查，包括计算机配备，网络支持条件等。
各院系专业设置概况：现有开设专业及规划中开设专业设置，专业开设课程，各课程授课教师与成绩处理。
学校各部门（学生处、教务处、档案管理室、各院系）对学生基本情况的需求与掌握，对学生基本信息的处理方式与业务流程。
学校各部门、单位、教师、学生对系统的其他要求和希望。
1。
2系统调查方法通过对部分高校学生档案管理人员的访问,了解到目前大部分高校的档案管理工作存在工作效率低，成本高，保密性差,查询困难等问题。
大部分工作人员都提出需要一个具有检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等优点的现代化信息管理系统。
为解决此问题我们决定开发一个既方便又操作简单，功能较为齐全的学生档案管理系统.第二章。
系统分析2。
1 系统分析1 系统开发的总体任务是学生档案管理的系统化和规范化.2 系统开发的目标是使档案管理工作科学化和规范化，提高安全系数。
3 系统功能树本系统主要功能是实现学生基本情况的管理。
图3.1学生档案管理系统功能模块2.2 系统调结构图图3.2学生档案管理系统结构图2.3 子系统功能描述院系管理由创建院系及班级信息，修改院系班级记录，删除院系班级记录，查看院系班级数据四部分组成.创建院系与班级信息。
大工20春《软件工程》大作业题目及要求非免费
网络教育学院《软件工程》课程大作业题目：姓名：报名编号：学习中心：层次：专业：要答案17 853 49572第一大题：谈谈你对本课程学习过程中的心得体会。
第二大题：完成下面一项课程设计。
2020春《软件工程》课程大作业注意：从以下4个题目中任选其一作答。
题目一：超市员工管理系统总则：不限制编程语言，可以选用VB/C#等，不限数据库，可选用SQL/MYSQL/ACCESS 等设计一个超市员工管理系统。
（具体工具平台及语言可以自己根据自己的习惯选用，不必完全按照上述技术要求）。
注意事项：独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！题目二：企业货物管理系统总则：不限制编程语言，可以选用VB/C#等，不限数据库，可选用SQL/MYSQL/ACCESS 等设计一个企业货物管理系统。
（具体工具平台及语言可以自己根据自己的习惯选用，不必完全按照上述技术要求）要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（需求分析规格书、详细设计说明书、测试报告书）章节。
（2）需求分析规格书，包含功能需求分析、数据需求分析。
功能需求分析介绍该系统具体包含何种功能。
（3）详细设计说明书包含数据表，核心程序，模块相关截图。
数据表为数据库所建立的数据表，至少包含管理人员信息表、货物信息表、调价记录表等。
核心程序需列出系统的核心程序。
（4）测试报告书要求简单介绍测试的方法与测试的示例，举出一组示例即可。
（5）整个word文件名为[姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交：大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！题目三：图书管理系统总则：不限制编程语言，可以选用VB/C#等，不限数据库，可选用SQL/MYSQL/ACCESS 等设计一个图书管理系统。
软件工程大作业+暑期软件工程课程设计模板1.
《题 目：线性表的设计和实现专业年级： 2014级计算科学与技术专业 指导教师： 李四年 月 日中国石油大学胜利学院《软件工程》课程大作业摘 要数据结构算法设计和演示（C++）树和查找是在面向对象思想和技术的指导下，采用面向对象的编程语言（C++）和面向对象的编程工具（Borland C++ Builder 6.0）开发出来的小型应用程序。
它的功能主要是将数据结构中链表、栈、队列、树、查找、图和排序部分的典型算法和数据结构用面向对象的方法封装成类，并通过类的对外接口和对象之间的消息传递来实现这些算法，同时利用C++ Builder 6.0中丰富的控件资源中帮助理解、辅助教学和自我学习的作用。
关键词：毕业设计；格式；规范ABSTRACTXxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxKeywords ：Xxxx;Xxxx;Xxxx目 录错误！未定义书签。
2.2.2 三级标题名 .................................................................. 错误！未定义书签。
2.3 线性链表 ................................................................................................................... 3 第三章 设计的主体内容 (3)3.1 系统结构的设计 ....................................................................................................... 5 3.2 交互界面的设计和实现 ........................................................................................... 5 3.3 线性表的00P 序设计 ............................................................. 错误！未定义书签。
数据库大作业1
数据库技术与应用课程设计报告教务管理系统学院：软件学院专业名称：班级：计科三班设计题目：教务管理系统学生姓名：时间：2021 /6/23 分数：目录第一章引言 (3)课程设计目的 (3)工程背景 (3)第二章教务管理系统需求分析 (3)2.1 需求分析概述 (3)角色职责描述 (4)2.2 教务管理系统的功能需求 (4)功能需求分析 (4)第三章概念设计 (5)3.1 实体之间的联系 (5)3.2.1 局部E-R图 (6)3.2.2 全局E-R图 (8)第四章逻辑构造设计 (9)4.1 关系模型的设计依据 (9)4.2 实体间联系转化的关系模式 (9)第五章物理构造设计 (11) (11)5.2 数据库初始化代码 (13)第一章引言利用一种SQL server作为设计平台，理解并应用课程中关于数据库设计的相关理论，能按照数据库设计步骤完成完整的数据库设计，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计。
同时能够正确应用各个阶段的典型工具进展表示本工程作为?数据库?课程的实习工程提出，希望通过教务管理系统的分析与设计，切实领会系统分析、系统设计和实施各个阶段的要点；掌握根本的信息系统的开发方法以及体会信息管理系统设计,教务管理系统第二章教务管理系统需求分析2.1 需求分析概述本系统为教务管理系统，教务管理系统中主要有四类用户，即学生用户，教师用户，教务管理员和系统管理员。
对应这些用户，其处理要求的主要的功能就是进展一系列的查询和各类数据的管维护。
表2-1 角色职责2.2 教务管理系统的功能需求1〕系统管理：实现系统管理人员对系统的管理，包括添加删除用户，更改密码，数据备份，数据复原，注销等功能。
2〕教务管理：实现教务管理人员对系统的管理，包括课程安排，成绩审核，学生成绩管理，学生学籍管理等功能。
3〕根本信息：实现显示学生和教师以及课程、班级、系别的根本信息〔包括学生根本信息，教师根本信息，课程根本信息等〕。
大工软件工程课程大作业答案
网络教育学院《软件工程》课程大作业题目：企业货物管理系统学习中心：层次：专业：年级：学号：学生：完成日期：总体设计说明书，一、运行环境硬件开发环境：CPU：Intel Pentium 4 2.00GHz内存：2G硬盘：160G软件开发环境：操作系统：Microsoft Windows XP Professional SP2开发工具包：Java(TM) SE Development Kit 6开发工具：MyEclipse Enterprise Workbench 5.5.1 GAJSP服务器：Apache Tomcat 5.5.26数据库：Microsoft SQL Server 2000并安装升级补丁浏览器：Microsoft Internet Explorer 6.0以上二、系统功能模块设计、系统功能模块设计介绍管理人员的登录与注册模块、进货入库管理模块、退货管理模块、商品调价管理模板的具体功能。
登录：用以实现用户的登录和注册。
用户管理：对系统所有的用户以列表形式浏览并能进行删除。
部门管理：对本企业的部门进行管理，有添加、删除、修改等管理。
供应商管理：对提供物资的企业或厂商信息进行添加、删除、修改。
员工管理：对企业的员工进行添加、删除、修改。
进货合同：对企业采购物品的合同进行添加、删除、修改管理。
库房管理：对企业库房进行管理。
库存管理：对所有库存中的物资以列表形式列出，可以对该信息进行修改和删除。
退货管理：对核查不合格的产品情况进行管理。
核查管理：对所采购的物资进行核查，合格进入库房，不合格列入退货列中。
库存查询管理模块：根据查询条件进行查询，查询条件可以是条形码、产品名称、产品类型、所在库房。
三、系统层次结构图需求分析规格书一、功能需求分析本企业货物管理系统根据管理员的ID和密码登陆，登陆成功后根据管理人员的需求选择相应的操作。
在这里包括的模块分别为：登陆模块、用户管理模块，部门管理模块、库房管理模块、货物新增管理模块、库存管理模块、退货单管理模块、库存查询管理模块。
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基于数据挖掘技术的股票预测系统一、背景介绍股票市场在一个国家经济中所起到的作用是非常重要的，股市因受到经济、政策和投资者心理等等因素的影响，是一个非常复杂、难以预测的系统。
因为它的复杂不确定性特点，对它建立模型异常困难。
随着市场交易的数据越来越大，股票的走势价格往往就隐藏在这日益增长的大量的数据中，新的数据处理技术数据挖掘技术是一种能从大量数据中获得有用的、有价值的信息的重要方法，所以使用该技术对股票交易数据信息进行预测分析有理论上和实际上的重大意义[1]。
针对目前国内股市走势预测常常存在的种种问题，如技术指标过多，常用技术指标预测失误率高、组合指标不同的指示难以判断、预测过程计算复杂、预测结果不理想等，通过数据挖掘中的几种常用方法对技术指标建立预测模型，对预测原理、预测过程与结果进行研究，得到数据挖掘算法与股票技术指标预测的最佳组合方式。
针对股票交易数据的特征提出了相应的数据挖掘模型；首先对异常数据进行整理、选择交易数据某些特征作为测试属性；然后对决策树分类算法和贝叶斯分类算法[2]进行调整后，将数据集进行分类运算，得到分类规则,最后对分类结果进行实际检验。
通过预测分析结果与未来的股票价格走势结果对比得出结论：使用数据挖掘中的分类算法对股票价格走势进行分析预测是有效的、可行的。
利用数据挖掘中的分类与预测算法对股票技术指标进行分析、挖掘，并能生成关于股票价格走势的技术指标最佳组合的分类规则，投资者利用分析出来的分类规则科学的使用股票技术指标[3]，更准确的掌握股票价格走势，提高投资收益，降低投资风险。
二、数据获取来源于雅虎金融股票，部分数据展示如下图所示：三、数据特征介绍证券分析技术指标是指由事先约定的固定算法对原始数据进行处理，处理完成后将结果制成图表，并通过这些图表对股市行情与趋势进行判断和预测。
这里的固定算法来源于统计学、心理学和概率论等领域，原始数据一般包括如：开盘价、最高价、最低价、收盘价、换手率、成交量、成交金额等数据，其特点是具体股票固有的交易数据值不能够通过技术进行修改。
常用的证券分析技术指标有以下几种：能量潮指标OBV、腾落指标ADL、停损转向操作系统SAR、平滑异同移动平均线MACD、移动平均线、趋向指标DMI、随机指标KDJ、买卖气势强弱指标OBOS、威廉指标分析WR、相对强弱指标RSI、涨跌比率ADR[5]等。
证券分析技术指标种类有很多，不可能都一一掌握，而且对于不同类型的股票技术指标的适用性并不相同，所以除了对常用的技术指标需要熟练外，对这些技术指标适用于具体个股上是需要进行科学的验证和比较的。
而且不同的交易分析系统对技术指标的分类各有不同，如大势型、超买超卖型、能量型、成交量型、均线型、停损型等等类型[6]，分类上没有统一的标准。
为了便于研究分析根据不同技术指标的特点与生成原理，将这些技术指标分为：中长线技术指标和短线技术指标两大类。
四、数据挖掘技术基于多个基本学科之上而形成的数据挖掘技术，是一门全新的综合学科。
从数据挖掘的各种数据挖掘技术的算法来说数据挖掘是由统计学、数据库技术、机器学习等学科发展而来。
所以数据挖掘技术是主要应用于数据库基础上,包含了统计学与机器学的相关知识的一种技术方法。
决策树、神经元网络、遗传算法、关联规则、OLAP 联机分析处理等是当前数据挖掘的主流技术。
国内外的众多研究组织、企业和相关联的学术机构都在不遗余力的对这些主流技术进行研究和开发，更希望通过研究分析找到更好数据挖掘方法。
这里重点介绍分类预测算法：决策树与贝叶斯算法[7]。
1、决策树算法基于决策树的分类方法是一种监督学习的方法。
决策树就是一个类似流程图的树型结构，其中整棵树的每一个叶节点均表示一个种类，位于第一层（最高层）节点就是根节点, 其它叶节点表示对一具体属性值的测试，分支则表示一个方向的测试结果[30]。
决策树分类算法选择的一个训练样本集形成一个决策树，根据这些样本数据利用分类算法找出正确的答案，如果没找答案，则还需将例外情况加入其中，再找正确答案，如没找到继续上一过程，不断重复这一过程直到发现正确的解。
这样最后将形成这样一棵决策树：每一叶子节点代表一个事件的分类，每个内部节点表示关系到这个事件分类的一个属性，节点中的每一个分支对应表示为该属性的每一个可能的取值。
树的数量决定于分类的精度和树的大小[8]。
如图所示这是一个决策树分类算法的应用描述，该决策树描述一个股票未来价格走势的分类模型，利用决策树分类算法可以对已知一个股票的年利润增长率的情况下进行分类、预测股票未来价格走势，预测具有不同属性值股票的走势属于涨或跌中的哪一种。
决策树分类算法绘图时中间节点一般都以矩形来表示，叶子节点一般以椭圆表示。
2、贝叶斯定理贝叶斯定理也称贝叶斯推理，由18 世纪的英国概率论和决策论学者贝叶斯提出来。
他设X 是数据元组，X 看作“证据”。
照例，X 用n 个属性集的测量描述。
令H 为某种假设，如数据元组X 属于某特定类C。
在分类问题中P(H|X)就是在给定具体的实验数据元组X，假设H 成立的概率。
P(H|X)是后验概率，也可称X（条件）之下的H 概率[33]。
例如：设数据元组是分别由属性年利润增长率和流通股大小描述的个股，X 为一家流通股小于1 亿股上市公司，年利润增长率为90%以上。
假定H表示该公司股票将上涨[34]。
则P(H|X)就表示了当已知该公司的年利润增长率和流通股大小时，该公司股票上涨的概率。
相反P(H)是先验概率，在上例中，P(H)就表示它是任意给定的公司其公司股票上涨的概率，而不管它的年利润增长率和流通股大小。
说明后验概率P(H|X)比是先验概率P(H)建立在更多信息(如个股的)之上的。
类似的，P(X|H)是H 条件下，X 成立的后验概率，对于上例来说，如果已知某个公司股票X 上涨，那么P(X|H)为这个公司是年利润增长大于90%并且流通股在 1 亿股以下的概率。
那么概率P(X)、P(H)和P(X|H) 怎样估计？从上面的例子可以看出，因为P(X)、P(H)和P(X|H)的概率值可以由给定的数据估计，也就是说贝叶斯定理提供了一种由P(H)、P(H)和P(X|H)计算后验概率P(H|X)的方法，贝叶斯定理描述如公式所示：贝叶斯分类法的特点：贝叶斯分类法在理论上是具有最小的错误率的分类法。
通过决策树和神经网络分类的某些实验表明，贝叶斯分类法在特定的领域下是好的分类方法。
但在实践中常常由于其使用的假定（如类条件独立性）的不正确性，以及缺乏可用的概率数据造成贝叶斯分类法实际错误率较高。
另外贝叶斯分类法还可以为不直接使用贝叶斯定理的其他分类法提供理论判定[9]。
3、数据挖掘技术应用于股票技术指标的可行性分析随着计算机硬件、数据库技术、网络技术的不断发展，数据挖掘技术发展迅速，其应用的领域非常的广泛，而且取得很好的效果。
但能否将数据挖掘技术应用于具体的股票技术指标还未经过时间验证，是一个全新的课题。
在这里我们认为数据挖掘技术应用于股票技术指标的分析与预测是可行的、科学的，其原因有如下几点：1) 从当前数据挖掘技术在金融领域应用状况来说，数据挖掘技术对股票技术指标的进行分析与预测是可行的。
数据挖掘技术现广泛应用于金融处理、市场营销策略、工程与科学研究、产品制造业与司法调查取证等等，而且实际应用已比较成熟。
这些领域的特点与股票市场以及股票技术指标的特点相似类。
2) 从股票技术指标的特征上来说，数据挖掘技术应用于股票技术指标的分析与预测是可行的。
大多数股票技术指标是根据统计学原理产生的，其输入的原始值都是数据形式的，而对数据的处理正是数据挖掘技术的优势与重点。
目前越来越多的研究者使用数据挖掘技术对代表股票基本面各类数据进行分析研究，并经过了一定时间的验证，能取得很好的效果。
3) 从实际的数据处理情况上来说，数据挖掘技术应用于股票技术指标的分析与预测是可行的。
所谓的数据处理是指数据采集、存储、检索、加工、变换和传输的过程，在这个过程中数据采集、转换、清理是一个非常复杂的过程，而这些经过本文的具体实验和测试已经解决了这一系列问题。
4) 从实验的结果分析上看，数据挖掘技术应用于股票技术指标的分析与预测是可行的。
通过本课题的研究分析，单依靠技术指标指导股票决策操作，其成功率远远低于50%,甚至30%左右，如果还计算如银行利率等收益的话，这个成功率还将更低，实验结果表明，如果采用数据挖掘分析出特定股票或大盘的技术指标指导股票投资操作，其成功率可以达到60%以上甚至70%。
五、系统功能描述1、系统架构随着证券市场的迅速发展，大量的股票信息服务机构应运而生。
如方正、泰阳、大智慧、指南针、湘财等，每一个机构都有自己的股票交易信息系统，而一般的交易系统都有数据导入导出的功能，本课题开发的股票技术指标分析预测系统在需要大量的历史数据，但目前还没有能直接导出具体个股或大盘的各具体指标数据的途径，这些信息只能在特定的个股或大盘的K 线图中导出，因此数据的预处理工作相对复杂而且只能手工处理，故本系统的功能上主要侧重于对交易中股票的技术指标历史数据进行数据挖掘,得到未来股价走势的预测分析。
在功能上该系统主要分为数据导入、清理数据、数据整理、数据统计与分析四个部分。
股票技术指标分析预测系统的功能模块如图1所示图1功能模块图模块化设计方法是指自顶向下的将一个复杂问题逐层分解，把系统分解为若干个简单的小问题，这一个个的小问题即为子模块。
模块化设计是软件工程中非常重要的开发方法。
模块化设计开发出来的系统，各模块之间的依赖性小，相互独立，因此修改或替换某个模块只要不改变其接口特征就不会改整个系统结构，其系统开发的工作量小，开发效率较高。
在功能需求分析中得出系统分为数据导入、清理数据、数据整理、数据统计与分析四大功能模块。
预测系统总流程图如图2所示图2 预测系统总流程图1、数据导入模块主要负责将交易行情系统中的数据导入到本地数据库中。
首先设定证券交易系统某个股的多技术指标参数，并将个股的多日日K 线显示出来，并利用其功能导出包含个股的K 线和各类技术指标数据的excel 表，然后定好数据库表的结构，将excel 表转换成数据库表。
2、清理数据是指需要对导入数据库中的各表中的字段数据进行检查与纠错，检查的作用主要是为了保证数据的完整性及数据的一致性，对一些空值的数据记录进行删除或补入数据的处理，比如由于指标计算的特点而导致某列的前n 行没有值而形成的空值记录。
3、数据整理对连续的上涨或下跌信息进行处理，避免对数据统计与数据挖掘造成误差。
4、数据统计与分析是系统核心模块,主要是对各种不同指标交易数据进行统计，根据后期的股票价格进行分析，得出具体个股或大盘的各个不同指标交易的成功率，成交的次数，具体交易的方向。