1. 股票的数据挖掘用什么算法最合适
写个贝叶斯分类算法
对文本进行分类
2. 求问什么是数据挖掘
数据挖掘相关的10个问题 NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具； 2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，Data Mining的工具更符合企业需求； 3. 纯就理论的基础点来看，Data Mining和统计分析有应用上的差别，毕竟Data Mining目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。 NO.2 Data Warehousing 和 Data Mining 的关系为何？ 若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。 要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（Design Support System）所需的数据，供决策支持或数据分析使用。从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。 许多人对于Data Warehousing和Data Mining时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。 数据仓库本身是一个非常大的数据库，它储存着由组织作业数据库中整合而来的数据，特别是指事务处理系统OLTP（On-Line Transactional Processing）所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中，而公司的决策者则利用这些数据作决策；但是，这个转换及整合数据的过程，是建立一个数据仓库最大的挑战。因为将作业中的数据转换成有用的的策略性信息是整个数据仓库的重点。综上所述，数据仓库应该具有这些数据：整合性数据（integrated data）、详细和汇总性的数据(detailed and summarized data)、历史数据、解释数据的数据。从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识，是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的，两者的本质与过程是两回事。换句话说，数据仓库应先行建立完成，Data mining才能有效率的进行，因为数据仓库本身所含数据是干净(不会有错误的数据参杂其中)、完备，且经过整合的。因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。 NO.3 OLAP 能不能代替 Data Mining？ 所谓OLAP（Online Analytical Process）意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说：“我已经有OLAP的工具了，所以我不需要Data Mining。”事实上两者间是截然不同的，主要差异在于Data Mining用在产生假设，OLAP则用于查证假设。简单来说，OLAP是由使用者所主导，使用者先有一些假设，然后利用OLAP来查证假设是否成立；而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。所以在使用OLAP或其它Query的工具时，使用者是自己在做探索（Exploration），但Data Mining是用工具在帮助做探索。 举个例子来看，一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时，可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品，接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真，又成立的证据有多明显；但Data Mining则不然，执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后，并不需要假设或期待可能的结果，透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则，于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现，这是OLAP所做不到的。 Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系，但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系，是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性，事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制，OLAP可以和Data Mining互补，但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。 NO.4 完整的Data Mining 包含哪些步骤？ 以下提供一个Data Mining的进行步骤以为参考： 1. 理解业务与理解数据； 2. 获取相关技术与知识； 3. 整合与查询数据； 4. 去除错误或不一致及不完整的数据； 5. 由数据选取样本先行试验； 6. 建立数据模型 7. 实际Data Mining的分析工作； 8. 测试与检验； 9. 找出假设并提出解释； 10. 持续应用于企业流程中。 由上述步骤可看出，Data Mining牵涉了大量的准备工作与规划过程，事实上许多专家皆认为整套Data Mining的进行有80﹪的时间精力是花费在数据前置作业阶段，其中包含数据的净化与格式转换甚或表格的连结。由此可知Data Mining只是信息挖掘过程中的一个步骤而已，在进行此步骤前还有许多的工作要先完成。 NO.5 Data Mining 运用了哪些理论与技术？ Data Mining是近年来数据库应用技术中相当热门的议题，看似神奇、听来时髦，实际上却也不是什么新东西，因其所用之诸如预测模型、数据分割，连结分析（Link Analysis）、偏差侦测（Deviation Detection）等，美国早在二次世界大战前就已应用运用在人口普查及军事等方面。 随着信息科技超乎想象的进展，许多新的计算机分析工具问世，例如关系型数据库、模糊计算理论、基因算法则以及类神经网络等，使得从数据中发掘宝藏成为一种系统性且可实行的程序。 一般而言，Data Mining的理论技术可分为传统技术与改良技术两支。 传统技术以统计分析为代表，统计学内所含序列统计、概率论、回归分析、类别数据分析等都属于传统数据挖掘技术，尤其 Data Mining 对象多为变量繁多且样本数庞大的数据，是以高等统计学里所含括之多变量分析中用来精简变量的因素分析（Factor Analysis）、用来分类的判别分析（Discriminant Analysis），以及用来区隔群体的分群分析（Cluster Analysis）等，在Data Mining过程中特别常用。 在改良技术方面，应用较普遍的有决策树理论（Decision Trees）、类神经网络（Neural Network）以及规则归纳法（Rules Inction）等。决策树是一种用树枝状展现数据受各变量的影响情形之预测模型，根据对目标变量产生之效应的不同而建构分类的规则，一般多运用在对客户数据的分析上，例如针对有回函与未回含的邮寄对象找出影响其分类结果的变量组合，常用分类方法为CART（Classification and Regression Trees）及CHAID（Chi-Square Automatic Interaction Detector）两种。 类神经网络是一种仿真人脑思考结构的数据分析模式，由输入之变量与数值中自我学习并根据学习经验所得之知识不断调整参数以期建构数据的型样(patterns)。类神经网络为非线性的设计，与传统回归分析相比，好处是在进行分析时无须限定模式，特别当数据变量间存有交互效应时可自动侦测出；缺点则在于其分析过程为一黑盒子，故常无法以可读之模型格式展现，每阶段的加权与转换亦不明确，是故类神经网络多利用于数据属于高度非线性且带有相当程度的变量交感效应时。 规则归纳法是知识发掘的领域中最常用的格式，这是一种由一连串的“如果…/则…（If / Then）”之逻辑规则对数据进行细分的技术，在实际运用时如何界定规则为有效是最大的问题，通常需先将数据中发生数太少的项目先剔除，以避免产生无意义的逻辑规则。 NO.6 Data Mining包含哪些主要功能？ Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。 Classification是根据一些变量的数值做计算，再依照结果作分类。（计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值，例如将一组数据分为 "可能会响应" 或是 "可能不会响应" 两类）。Classification常被用来处理如前所述之邮寄对象筛选的问题。我们会用一些根据历史经验已经分类好的数据来研究它们的特征，然后再根据这些特征对其他未经分类或是新的数据做预测。这些我们用来寻找特征的已分类数据可能是来自我们的现有的客户数据，或是将一个完整数据库做部份取样，再经由实际的运作来测试；譬如利用一个大型邮寄对象数据库的部份取样来建立一个Classification Model，再利用这个Model来对数据库的其它数据或是新的数据作分类预测。 Clustering用在将数据分群，其目的在于将群间的差异找出来，同时也将群内成员的相似性找出来。Clustering与Classification不同的是，在分析前并不知道会以何种方式或根据来分类。所以必须要配合专业领域知识来解读这些分群的意义。 Regression是使用一系列的现有数值来预测一个连续数值的可能值。若将范围扩大亦可利用Logistic Regression来预测类别变量，特别在广泛运用现代分析技术如类神经网络或决策树理论等分析工具，推估预测的模式已不在止于传统线性的局限，在预测的功能上大大增加了选择工具的弹性与应用范围的广度。 Time-Series Forecasting与Regression功能类似，只是它是用现有的数值来预测未来的数值。两者最大差异在于Time-Series所分析的数值都与时间有关。Time-Series Forecasting的工具可以处理有关时间的一些特性，譬如时间的周期性、阶层性、季节性以及其它的一些特别因素（如过去与未来的关连性）。 Association是要找出在某一事件或是数据中会同时出现的东西。举例而言，如果A是某一事件的一种选择，则B也出现在该事件中的机率有多少。（例如：如果顾客买了火腿和柳橙汁，那么这个顾客同时也会买牛奶的机率是85%。） Sequence Discovery与Association关系很密切，所不同的是Sequence Discovery中事件的相关是以时间因素来作区隔（例如：如果A股票在某一天上涨12%，而且当天股市加权指数下降，则B股票在两天之内上涨的机率是 68%）。 NO.7 Data Mining在各领域的应用情形为何？ Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。 于销售数据中发掘顾客的消费习性，并可借由交易纪录找出顾客偏好的产品组合，其它包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等等都是零售业常见的实例；直效行销强调的分众概念与数据库行销方式在导入Data Mining的技术后，使直效行销的发展性更为强大，例如利用Data Mining分析顾客群之消费行为与交易纪录，结合基本数据，并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客，进而达到差异化行销的目的；制造业对Data Mining的需求多运用在品质控管方面，由制造过程中找出影响产品品质最重要的因素，以期提高作业流程的效率。 近来电话公司、信用卡公司、保险公司以及股票交易商对于诈欺行为的侦测（Fraud Detection）都很有兴趣，这些行业每年因为诈欺行为而造成的损失都非常可观，Data Mining可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。财务金融业可以利用 Data Mining来分析市场动向，并预测个别公司的营运以及股价走向。Data Mining的另一个独特的用法是在医疗业，用来预测手术、用药、诊断、或是流程控制的效率。 NO.8 Web Mining 和Data Mining有什么不同？ 如果将Web视为CRM的一个新的Channel，则Web Mining便可单纯看做Data Mining应用在网络数据的泛称。 该如何测量一个网站是否成功？哪些内容、优惠、广告是人气最旺的？主要访客是哪些人？什么原因吸引他们前来？如何从堆积如山之大量由网络所得数据中找出让网站运作更有效率的操作因素？以上种种皆属Web Mining 分析之范畴。Web Mining 不仅只限于一般较为人所知的log file分析，除了计算网页浏览率以及访客人次外，举凡网络上的零售、财务服务、通讯服务、政府机关、医疗咨询、远距教学等等，只要由网络连结出的数据库够大够完整，所有Off-Line可进行的分析，Web Mining都可以做，甚或更可整合Off-Line及On-Line的数据库，实施更大规模的模型预测与推估，毕竟凭借网际网络的便利性与渗透力再配合网络行为的可追踪性与高互动特质，一对一行销的理念是最有机会在网络世界里完全落实的。 整体而言，Web Mining具有以下特性：1. 数据收集容易且不引人注意，所谓凡走过必留下痕迹，当访客进入网站后的一切浏览行为与历程都是可以立即被纪录的；2. 以交互式个人化服务为终极目标，除了因应不同访客呈现专属设计的网页之外，不同的访客也会有不同的服务；3. 可整合外部来源数据让分析功能发挥地更深更广，除了log file、cookies、会员填表数据、线上调查数据、线上交易数据等由网络直接取得的资源外，结合实体世界累积时间更久、范围更广的资源，将使分析的结果更准确也更深入。 利用Data Mining技术建立更深入的访客数据剖析，并赖以架构精准的预测模式，以期呈现真正智能型个人化的网络服务，是Web Mining努力的方向。 NO.9 Data Mining 在 CRM 中扮演的角色为何？ CRM（Customer Relationship Management）是近来引起热烈讨论与高度关切的议题，尤其在直效行销的崛起与网络的快速发展带动下，跟不上CRM的脚步如同跟不上时代。事实上CRM并不算新发明，奥美直效行销推动十数年的CO（Customer Ownership）就是现在大家谈的CRM—客户关系管理。 Data Mining应用在CRM的主要方式可对应在Gap Analysis之三个部分： 针对Acquisition Gap，可利用Customer Profiling找出客户的一些共同的特征，希望能借此深入了解客户，借由Cluster Analysis对客户进行分群后再透过Pattern Analysis预测哪些人可能成为我们的客户，以帮助行销人员找到正确的行销对象，进而降低成本，也提高行销的成功率。 针对Sales Gap，可利用Basket Analysis帮助了解客户的产品消费模式，找出哪些产品客户最容易一起购买，或是利用Sequence Discovery预测客户在买了某一样产品之后，在多久之内会买另一样产品等等。利用 Data Mining可以更有效的决定产品组合、产品推荐、进货量或库存量，甚或是在店里要如何摆设货品等，同时也可以用来评估促销活动的成效。 针对Retention Gap，可以由原客户后来却转成竞争对手的客户群中，分析其特征，再根据分析结果到现有客户数据中找出可能转向的客户，然后设计一些方法预防客户流失；更有系统的做法是借由Neural Network根据客户的消费行为与交易纪录对客户忠诚度进行Scoring的排序，如此则可区隔流失率的等级进而配合不同的策略。 CRM不是设一个（080）客服专线就算了，更不仅只是把一堆客户基本数据输入计算机就够，完整的CRM运作机制在相关的硬软件系统能健全的支持之前，有太多的数据准备工作与分析需要推动。
3. 请问什么是数据挖掘
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
· 分类 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 预言（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
· 直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以
理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
· 间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系
。
· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
· 分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分
类模型，对于没有分类的数据进行分类。
例子：
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 分配客户到预先定义的客户分片
注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
· 估值（Estimation）
估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的
输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子：
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的
连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运
用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
· 预言（Prediction）
通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用
于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。
预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时
间后，才知道预言准确性是多少。
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。
例子：
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先
定义好的类，不需要训练集。
例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一
类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，
回答问题，可能效果更好。
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
是对数据挖掘结果的表示方式。
2.数据挖掘的商业背景
数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有
价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。
1)数据挖掘作为研究工具 （Research）
2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）
3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）
4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.数据挖掘的技术背景
1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力
2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）
· 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物
· 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决
策树）
· 数据挖掘由来
数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴
的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预
言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
3)数据挖掘和统计
统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等
4)数据挖掘和决策支持系统
· 数据仓库
· OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库
· 决策支持工具融合
将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
4. 数据挖掘的社会背景
数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上
，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中
神秘，它不可能是完全正确的。
客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在
美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国
转载的
4. 可以买的美国基金有哪几个
目前，投资美国市场的QDII(合格境内机构投资者)基金有以下三种：
1、一种是投资于美国房地产信托凭证(REITs)、房地产上市公司股票等的QDII。比如鹏华美国房地产、广发美国房地产、诺安全球收益不动产以及嘉实全球房地产等。
2、第二种是指数化产品，如跟踪标普指数的大成标普500、博时标普500以及跟踪纳斯达克指数的广发纳斯达克100、华安纳斯达克100等。
3、最后还有投资于美国资源商品类的QDII，如华宝兴业标普油气、建信全球资源等。在资源商品下跌的趋势下，建议谨慎配置商品类QDII产品。
在挑选QDII时，要注意挑选公司实力雄厚、涉足海外市场较早的基金管理人，通过分析基金的整体业绩来判断其投资经验和管理能力如何。
温馨提示：
1、以上信息仅供参考，不作任何建议。
2、入市有风险，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估产品后，再自身判断是否参与交易。
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北京字节跳动科技有限公司成立于2012年3月，是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一。公司以建设“全球创作与交流平台”为愿景。字节跳动的全球化布局始于2015年，“技术出海”是字节跳动全球化发展的核心战略。字节跳动人工智能实验室成立于2016年，旨在针对人工智能相关领域的长期性和开放性问题进行探索，帮助公司实现对未来发展的构想。其独立研发的“今日头条”客户端，通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析，为用户智能推荐个性化信息，从而开创了一种全新的新闻阅读模式。“今日头条”是北京字节跳动科技有限公司推出的一款移动资讯客户端产品，可根据用户的阅读习惯、结合用户所处的环境和阅读的文章内容等，向用户推荐个性化信息。
2019年3月，字节跳动收购了上海墨鹍数码科技有限公司，加快布局游戏领域。4月25日，SmartisanOS已经成为字节跳动旗下子公司的产品。5月19日，社交产品“飞聊”上线。6月，字节跳动以12.6亿人民币的价格收购了虎扑30%的股权，成为其第一大股东。2019年5月19日，社交产品“飞聊”上线，飞聊是一款UGC主题社区产品，可下载路径主要有：在AppStore搜索“兴趣相遇”或“移动社交新大陆”关键字，可弹出“飞聊”：此外，用户可通过好友分享的二维码链接，获取下载网址跳转至下载页面。
6. 数据挖掘的国内外研究现状
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资
随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。
一、数据挖掘定义
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。
1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。
2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为着名的关联规
则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。
3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。
该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。
4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。
5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。
三、数据挖掘流程
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：
过程中各步骤的大体内容如下：
1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。
3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。
5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
四、数据挖掘的应用
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。
1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析
是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。
2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。
3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生诈骗行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类诈骗行为进行预测可以减少损失。进行诈骗甄别主要是通过总结正常行为和诈骗行为之间的关系，得到诈骗行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。
这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。
结束语
随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。
参考文献：
[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．
7. 股票市场搞数据挖掘，数据分析来炒股有没机会
有机会，而且机会不小，但是我等散户靠数据分析，可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。
8. “基于数据挖掘的股票交易分析--模型分析” 这个题目，是什么意思 哪位哥们，能给点具体解释么
很难写，主要牵涉到数据挖掘（软件）和股票交易两方面的专业。数据挖掘需要设计软件进行建模，而股票交易需要进行实证（博士论文都可以写了）。
建议：可以写基于统计挖掘的股票交易分析--模型分析，这样就简单多了，只需要在股票软件上得出一些统计数据，然后进行验证就可以了，可操作性强。
9. 求推荐一个好的股票数据分析网站
大散户——股市数据挖掘网，基本的一些数据分析都有了。
10. 如何获得股票行情数据，自己编程处理进行数据挖掘
行情数据可到通达信或者同花顺观看