數據挖掘股票分析

Ⅰ 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

Ⅱ 主流股票軟體介紹

股票軟體是針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。隨著證券分析技術和軟體技術的發展，當今市面上的股票軟體功能齊全、種類繁多、五花八門。要想在這么多的股票軟體中挑出一款最適合自己的，就得先對它們進行了解。下面由我來給您詳細介紹幾款市面上口碑比較好的股票軟體。
同花順
實時行情分析軟體是一套先進完善的網上交易系統，向客戶提供基本的滬深證券行情，還提供外匯、港股、期貨等眾多市場行情。另外，系統還提供了多家資訊商的資訊信息，簡訊服務以及手機炒股等功能。是國內功能最強大的交易軟體之一。
財華社
集多年專業從事港股數據及資訊提供之經驗，採用先進的 Windows 平台開發技術， 融匯國內外投資分析工具之所長，突破傳統香港大利市軟體的局限，率先符合國內投資者操作習慣的實時港股盯盤系統。
《機構時代》
是中國第一款全方位透視機構博弈的分析系統，是中國股市第一款專為中小投資者開發的機構對陣分析軟體。它首次提出了完整的機構博弈分析理論，不僅將機構博弈的典範總結歸納，並將其復雜的分析理論轉化為極其簡單的交易信號。
錢龍軟體
是我國最早的證券分析軟體之一，絕大部分券商都在使用錢龍的系列軟體，所以錢龍軟體是股民最為熟悉的股票分析軟體，後來出現的股票軟體有許多都沿襲了錢龍的界面和操作習慣。現在比較流行的是「錢龍金典版」和「錢龍旗艦版」，兩個針對不同用戶層的版本。
指南針博弈版
軟體是指南針證券投資分析軟體的普及版本，主要適用對象為廣大中、小投資者。與鬼域版一樣，博弈版也擁有大多數通用指數指標及全部指南針專有技術指數與指標。 指南針博弈版的最大特色在於它集成了博弈平台。
每一款軟體幾乎都有決策提示，工具可以讓每位投資人理性、可觀的分析，前提條件是必須真實的數據基礎之上，所以在這里還要提醒各位投資者冷靜、理性去選擇， 茫茫炒股軟體大海之中，一定要學會挑選一款適合自己的軟體。其實，沒有絕對最好的股票軟體，適合你自己的就是最好的！

Ⅲ 大數據板塊股票有哪些

大數據板塊79隻個股

Ⅳ 現在最好用的免費股票分析軟體是哪

你好( ^_^)／感謝你的邀請！
很多人問：免費的股票分析軟體真的好用嗎？答案是：市面上有好用的！只是你沒發現！
簡單點的，同花順旗下投資賬本APP，可以導入股票基金、定期存款，數據實時同步，分析近2年收益盈虧。
另外，分析股票走勢的方法很多，如下就常用的一些方法列舉出來：
技術分析：
1.看K線圖 股價是處於上升通道還是下跌通道？上升通道可以關注，但不要盲目追高，下跌通道不要碰。
2.看金叉死叉 當短期均線上穿中期或者長期均線時，形成最佳買點即金叉;短期均線下穿中期或者長期均線時，形成最佳賣點即死叉。這時再賣已有些下跌，因炒股軟體裡面的指 標有些滯後。
3.看量價關系 沒放量股價在微漲，說明主力在布局;在上升通道中，明顯放量但股價微跌，此時主力在盤整打壓散戶;放量逐漸加劇，此時拉高，主力快出貨了，不要盲目追漲。 後面劇烈放量股價並未漲就是主力悄悄出貨了。
基本面分析：
1.看公司有沒有重組消息？重組包含很多方面。
2.看公司是否有關聯交易？
3.看公司前期是否有虧損？
4.看上市公司產品是否屬於國家政策扶持還是打壓的？
5.看公司的盈利能力。 只要把以上的方法真正撐握了，你就是一個穩健的股票玩家了！但要注意炒股的心態！做短線，中線，長線完全看你個人的資金量了！
投資者炒股得掌握好一定的經驗和技巧，這樣才能分析出好的股票，平時得多看，多學，多做模擬盤，多和股壇老將們交流。吸收他們的經驗。
如果一個股民經常虧損，我建議他要反思，需要總結一套自己炒股盈利的方法，這樣炒股相對來說要穩妥得多，我現在也一直都在追蹤同花順投資賬本里的高手學習，感覺還是受益良多，願能幫助到你，祝投資愉快！

Ⅳ 請問大數據股票有什麼股票

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
股票如下：
拓爾思(300229)：公司提供網路公開數據、企業內部數據的聚合、分析和挖掘。
美亞柏科(300188)：公司主營業務包括電子數據取證產品和網路信息安全產品兩大產品系列，電子數據鑒定服務和互聯網數字知識產權保護服務兩大服務體系。
國騰電子(300101)：國騰集團創建於1995年，是一家以電子信息產業集群為基礎的民營企業，總部位於成都高新西區國騰科技園。
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Ⅵ 求推薦一個好的股票數據分析網站

大散戶——股市數據挖掘網，基本的一些數據分析都有了。

Ⅶ 什麼是數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

Ⅷ 請問什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？

1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：

· 分類 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 預言（Prediction）

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

2)數據挖掘分類

以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘

· 直接數據挖掘

目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以

理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。

· 間接數據挖掘

目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系

。

· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘

3)各種分析方法的簡介

· 分類 （Classification）

首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分

類模型，對於沒有分類的數據進行分類。

例子：

a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險

b. 分配客戶到預先定義的客戶分片

注意： 類的個數是確定的，預先定義好的

· 估值（Estimation）

估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的

輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。

例子：

a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數

b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入

c. 估計real estate的價值

一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的

連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運

用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。

· 預言（Prediction）

通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用

於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。

預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時

間後，才知道預言准確性是多少。

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

決定哪些事情將一起發生。

例子：

a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)

b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先

定義好的類，不需要訓練集。

例子：

a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病

b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群

聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一

類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，

回答問題，可能效果更好。

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

是對數據挖掘結果的表示方式。

2.數據挖掘的商業背景

數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有

價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。

1)數據挖掘作為研究工具 （Research）

2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）

3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）

4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數據挖掘的技術背景

1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力

2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）

· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物

· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決

策樹）

· 數據挖掘由來

數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興

的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預

言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。

3)數據挖掘和統計

統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等

4)數據挖掘和決策支持系統

· 數據倉庫

· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫

· 決策支持工具融合

將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。

4. 數據挖掘的社會背景

數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上

，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中

神秘，它不可能是完全正確的。

客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在

美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國

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