⑴ 數據挖掘技術在風險投資領域有什麼應用
目前擻據挖來掘的應用領域包括源以下八個方面：
金融、醫療保健、市場業、零售業、製造業、司法、工程和科學、保險業
在選擇一種數據挖掘技術的時候，應根據問題的特點來決定採用哪種數據挖掘形式比較合適。應選擇符合數據模型的演算法，確定合適的模型和參數，只有選擇好正確的數據挖掘工具，才能真正發揮數據挖掘的作用。
⑵ 請問淘師爺，你們的數據挖掘技術有哪些應用
淘師爺， 是一款運用搜索引擎、數據挖掘、數據倉庫等各類先進技術分析淘寶的智能商業情報系統，通過對淘寶數據多維度多層次的全面分析，為淘寶賣家制定正確的營銷策略提供數據咨詢和決策支持。目前我們有店鋪分析，寶貝分析，活動分析，直通車分析及關鍵字分析等功能。
⑶ 分析股票價格走勢的技術圖形狀況，並指出它是屬於哪種技術形態，各自有哪些特徵，預測股票價格未來走勢
專業知識也需要專業人士 外行看熱鬧
⑷ 股票數據挖掘的演算法有那些最好給些應用的例子。
給我你的郵箱 我發給你
⑸ 「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。數據專挖掘需要設計軟屬件進行建模，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。
⑹ 經過技術分析某股票將上漲但買入後走勢卻與預測完全相反此時你會如何操作
碰到這樣的情況，我會耐心的等待，我相信技術的分析是有一定的道理的。
⑺ 利用技術分析知識，分析如圖股票價格未來的走勢。謝謝大家！
上升趨勢三角帶整理，變盤突破向上
如果回調下來不破幾個高點間的連線支撐就至少還有20點以上的利潤
破的話就要做頭肩頂了，如果這樣就逢高出吧
⑻ 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
⑼ 數據挖掘在管理會計中的應用是啥
關鍵詞:數據挖掘技術 管理會計 應用 信息系統 決策理論 現代統計學 資料庫管理 機器學習 知識
分類號: F234.3 TP311.13 相關文獻:主題相關
摘要:數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融合了現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和資料庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。
管理會計在其發展的進程中,不僅需要理論的推動也需要技術方法的創新.數據挖掘是在信息化環境下發展起來的一門新技術,其在信息的深入加工、充分利用方面具有獨到的功能.探討管理會計中應用數據挖掘技術的可行性,探討數據挖掘技術在管理會計中應用的途徑與領域,對於完善管理會計的技術方法體系,提升管理會計作為信息系統的功能,推動管理會計方法的創新均具有重要意義
數據挖掘是從數據當中發現趨勢和模式的過程，它融台r現代統計學、知識信息系統、機器學習、決策理論和資料庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。
常用的數據挖掘方法主要有決策樹(Decision Tree)、遺傳演算法(Genetic Algorithms)、關聯分析(Association Analysis)．聚類分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神經網路(Neural Networks)等。SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受歡迎的～種數據挖掘方法，其描述的數據挖掘的大致過程包括如下步驟：(1)數據取樣。在進行數據挖掘之前，首先要根據數據挖掘的目標選定相關的資料庫。通過創建一個或多個數據
表進行抽樣。所抽取的樣本數據量既要大到足以包含有實際意義的信息，同時叉不至於大到無法處理。(2)數據探索。數據探索就是對數據進行深入調查的過程，通過對數據進行深入探察以發現隱藏在數據中預期的或未被預期的關系和異常，從而獲取對事物的理解和概念。(3)數據調整。在上述兩個步驟的基礎上對數據進行增刪、修改，使之更明確、更有效。(4)建模。使用人工神經網路、回歸分析、決策樹、時問序列分析等分析工具來建立模型，從數據中發現那些能夠對預測結果進行可靠預測的模型。(5)評價。就是對從數據挖掘過程中發現的信息的實用性和可靠性進行評估。
數據挖掘在管理會計中的應用主要體現在以下幾方面：
l、作業成本和價值鏈分析。作業成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的極大興趣，但其復雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數據挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加准確計算成本。同時，也可以通過分析作業與價值之間的關系，確定增值作業和非增值作業，持續改進和優化企業價值鏈。在Thomas G．John J和IL-woon Kim的調查中，數據挖掘被用在作業成本管理中僅佔3％。
2、預測分析。管理會計師在很多情況下需要對未來進行預測。而預測是建立在大量的歷史數據和適當的模式基礎上的。數據挖掘自動在大型資料庫中尋找預測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預測模型，科學准確的預測企業各項指標，作為決簫的依據。例如對市場調查數據的分析可以幫助預測銷售；根據歷史資料建立銷售預測模型等。
3、投資決策分析。投資決策分析本身就是一個非常復雜的過程，往往要藉助一些 I：具和模型。數據挖掘技術提供_r有效的工具。從公司的財務報告、宏觀的經濟環境以及行業基本狀況等大量
的數據資料中挖掘出與決策相關的實質性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預測股票價格進行投資；用聯機分析處理技術分析公司的信息等級，以預防投資風險等。
4、顧客關系管理。顧客關系管理是提升企業競爭優勢的有力武器。首先，要對顧客群體進行分類。通過對數據倉庫的分類和聚類分析，可發現群體顧客的行為規律，從而對顧客進行分組，實行差另U化服務；其次。對顧客的價值進行分析，根據帕累托定律，2O％的客戶創造了企業80％的價值。針對這種情況，公司可以從客戶資料庫中挖掘出這部分顧客，對這部分顧客的行為、需求以及偏好進行動態跟蹤和監控。並根據不同的顧客群的不同特點提供相應的產品和服務，從而與顧客建立長期的合作關系，提高顧客保持力。如在電信部門，對電信數據進行多維分析有助於識別和比較不同顧客對於產品的不同需求，從而使企業提供更有特色的產品，為顧客提供更優質的服務。
5、產品和市場分析。品種優化是選擇適當的產品組合以實現最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤。也可以是長期市場佔有率，還可以是構建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅僅需要價格和成本數據，有時還需要知道替代品的情況以及在某一市場段位上它們與原產品競爭的狀況。另外企業也需要了解～個產品是如何刺激另一些產品的銷量的等等。例如，非盈利性產品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，並刺激 高利潤產品的銷售，那麼，這種產品就非常有利可圖，就應該包括在產品清單中。這些信息可根據實際數據，通過關聯分析等技術來得到。
6、財務風險分析。管理會計師可以利用數據挖掘工具來評價企業的財務風險，建立企業財務危機預警模型，進行破產預測。破產預測或稱財務危機預警模型能夠幫助管理者及時了解企業的財務風險，提前採取風險防範措施，避免破產。另外，破產預測模型還能幫助分析破產原因，對企業管理者意義重大。在上個世紀3O年代，Smith和Winakor率先進行了破產預測的嘗試。隨後到了60年代，Ahman利用多維判別式分析(Multivariate Discriminant Analy-
豳)方法提出的Z-score破產預測模型取得了很大的成功，預測准確率高達9o％以上。此後，數據挖掘技術包括多維判別式分析 (Multivariate Diseriminant Analysis)、邏輯回歸分析(LogisticRegression Analysis)、遺傳演算法、神經網路以及決策樹等方法在企業破產預測中得到了廣泛的應用
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