❶ 股票的數據挖掘用什麼演算法最合適
寫個貝葉斯分類演算法
對文本進行分類
❷ 什麼叫數據挖掘
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。
5．數據挖掘技術實現
在技術上可以根據它的工作過程分為：數據的抽取、數據的存儲和管理、數據的展現等關鍵技術。
1) 數據的抽取
數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由於數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、離線的數據存儲介質中導入數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。在數據抽取方面，未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面，以適應數據倉庫本身或數據源的變化，使系統更便於管理和維護。
2) 數據的存儲和管理
數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫的特性，也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫管理所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而快速累積。在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數據、如何並行處理大量的數據、如何優化查詢等。目前，許多資料庫廠家提供的技術解決方案是擴展關系型資料庫的功能，將普通關系資料庫改造成適合擔當數據倉庫的伺服器。
3) 數據的展現
在數據展現方面主要的方式有：
查詢：實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報表：產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；可視化：用易於理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；統計：進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；挖掘：利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
6.數據挖掘與數據倉庫融合發展
數據挖掘和數據倉庫的協同工作，一方面，可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。
數據挖掘和數據倉庫是融合與互動發展的，其學術研究價值和應用研究前景將是令人振奮的。它是數據挖掘專家、數據倉庫技術人員和行業專家共同努力的成果，更是廣大渴望從資料庫「奴隸」到資料庫「主人」轉變的企業最終用戶的通途。
❸ 請問怎麼獲得股票詳細數據，同樣也是用於數據挖掘、、、[email protected] 非常感謝
你的問題太籠統了，不知道你是側重股票的什麼分析，如果是基本面分析，每季度的季報都是很好找的，不過都是表象，我分析時用的數據很多，甚至連上市公司的網站都會去翻一個遍
❹ 金融數據挖掘與處理用的什麼軟體
SQL是所有與數據相關的稍微高級一點的崗位都必須掌握的，無論是做數據挖掘、數據分析、大數據(或hive)以及程序員都需要掌握資料庫的知識。
至於Python或R，評判的標准有三個：
一、專業教程的偏向，R比Python是占優的，因為Python開始在數據分析領域超過R估計是2016年或2017年的事情，而教程的滯後性估計六成以上的金融經濟分析語言選擇的是R；
二、庫的專業性和生態，R在金融經濟方面有些領域的庫還是比Python專業，但是Python在迅速拉近距離，而且Python的生態更豐富，拓展性更強。可能除了做股票等這些金融分析外，還有其他數據呈現的需求，Python優勢就比較大了；因為Python除了是數據科學的工具，它還是一門編程語言；
三、從語言趨勢上，Python會更有優勢，Python超過R並且會拉大與R的距離在未來幾年是大概率事件，盡管國內主流學R，盡管Python在國外也是才超過R；從職場需求來看，你會R還是Python都可以，沒有比較嚴格的排斥要求，畢竟語言只是工具，一個附屬技能，你會不會專業分析，有沒有行業經驗才是重點。
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❺ 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。
❻ 現在我想做一個數據挖掘在股票預測軟體能做的熟悉的RMB答復，急求
你想要做的數據挖掘，應該是按照你指定的數據呈現規律，然後根據已有的歷史數據進行動態的數據分析，並以一定的數據組織形式呈現給你，如圖表等等 。從而觀察其規律變化性，為你的下一次購買做出參考吧。
不知道你現在手裡有的軟體是什麼，是需要集成到已有的軟體裡面，還是單獨做一套就可以。還需要知道你的數據源在哪裡。
聯系方式：球球號：406607820
❼ 如何獲得股票行情數據，自己編程處理進行數據挖掘
一般以微軟辦公室軟體的試算表就可以完成編程和數據分析;
❽ 股票市場搞數據挖掘，數據分析來炒股有沒機會
有機會，而且機會不小，但是我等散戶靠數據分析，可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。
❾ 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
轉載的
❿ 「基於數據挖掘的股票交易分析--模型分析」 這個題目，是什麼意思 哪位哥們，能給點具體解釋么
很難寫，主要牽涉到數據挖掘（軟體）和股票交易兩方面的專業。數據挖掘需要設計軟體進行建模，而股票交易需要進行實證（博士論文都可以寫了）。
建議：可以寫基於統計挖掘的股票交易分析--模型分析，這樣就簡單多了，只需要在股票軟體上得出一些統計數據，然後進行驗證就可以了，可操作性強。