金融數據挖掘:基於大數據視角的展望 [A Prospect from Big Data Perspective] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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金融數據挖掘:基於大數據視角的展望 [A Prospect from Big Data Perspective]

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許偉,梁循,楊小平 編



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發表於2024-11-15


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齣版社: 知識産權齣版社
ISBN:9787513018791
版次:1
商品編碼:11275104
包裝:平裝
外文名稱:A Prospect from Big Data Perspective
開本:16開
齣版時間:2013-06-01
用紙:膠版紙
頁數:212
字數:226000
正文語種:中文

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具體描述

編輯推薦

  

  《金融數據挖掘:基於大數據視角的展望》講述大數據時代下的金融數據挖掘方法。
  全書從5個方麵講述大數據時代下的金融數據挖掘方法:1)數據挖掘方法;2)銀行數據挖掘篇,介紹瞭基於神經網絡和支持嚮量機的信用評分方法;3)證券數據挖掘,探討瞭基於多種數據挖掘方法的股票價格預測、金融市場價格預測及股票自動交易係統;4)保險及其他數據挖掘,研究瞭基於數據挖掘的保險欺詐監測、企業破産預測、財務報錶欺詐監測等問題;5)從大數據的視角對金融數據挖掘進行瞭擴展和展望。��
  本書適閤對數據挖掘算法感興趣的計算機專業人士或是對金融信息挖掘感興趣的領域專傢閱讀,也可作為金融信息工程方嚮的工程碩士教材或參考書。
  

內容簡介

  

  《金融數據挖掘:基於大數據視角的展望》結構分為五個篇章。第1篇介紹瞭數據挖掘方法。第二篇是銀行數據挖掘篇,介紹瞭基於神經網絡和支持嚮量機的信用評分方法。第三篇是證券數據挖掘篇,探討瞭基於多種數據挖掘方法的股票價格預測、金融市場價格預測及股票自動交易係統。第四篇是保險及其他數據挖掘篇,研究瞭基於數據挖掘的保險欺詐監測、企業破産預測、財務報錶欺詐監測等問題。第五篇從大數據的視角對金融數據挖掘進行瞭擴展和展望。
  《金融數據挖掘:基於大數據視角的展望》的讀者可以是對數據挖掘算法感興趣的計算機專業人士或是對金融信息挖掘感興趣的領域專傢,也可作為金融信息工程方嚮的工程碩士教材或參考書。

作者簡介

  許偉,男,博士,中國人民大學信息學院經濟信息管理係副教授,碩士生導師。主要研究領域為金融管理、信息係統。主持國傢自然科學基金、北京市自然科學基金、省市部委及金融企業閤作項目多項,在European Journal of Operational Research、Decision Support Systems、IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics、Fuzzy Sets and Systems等國內外期刊和國際會議上發錶研究論文50餘篇,獲得北京市優秀人纔、北京市科技新星、IBM訪問學者、北京市哲學社會科學優秀成果奬等多個奬項。

內頁插圖

精彩書評

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目錄

第一篇 金融數據挖掘概述
第1章 緒論
1.1 金融領域進行數據挖掘的必要性
1.2 金融數據挖掘的應用領域
1.3 金融數據挖掘的過程
1.4 本章小結
第2章 數據挖掘的原理、方法與技術
2.1 數據挖掘概述
2.2 數據預處理
2.3 數據倉庫的建立
2.4 數據挖掘方法
2.5 數據挖掘評估
2.6 本章小結

第二篇 銀行數據挖掘
第3章 基於神經網絡的信用評分方法
3.1 引言
3.2 神經網絡
3.3 數據集
3.4 實驗設計
3.5 實驗結果
3.6 實驗結果分析
3.7 本章小結
第4章 基於支持嚮量機的信用風險評估方法
4.1 引言
4.2 SVM參數優化方法
4.3 實證分析
4.4 本章小結
第5章 基於數據挖掘的銀行信貸評價方法
5.1 引言
5.2 基於數據挖掘的銀行信貸評價模型
5.3 實證檢驗
5.4 本章小結

第三篇 證券數據挖掘
第6章 基於粗糙集的股票價格預測方法
6.1 引言
6.2 基於粗糙集的預測方法
6.3 基於粗糙集的股票預測模型
6.4 實證分析
6.5 本章小結
第7章 基於網絡信息的金融市場價格預測
7.1 引言
7.2 微博的發展及在金融預測中的實際意義
7.3 相關性檢驗與SVM股價預測
7.4 實證分析
7.5 本章小結
第8章 基於數據挖掘的股票自動交易係統
8.1 引言
8.2 神經網絡和小波分析技術
8.3 基於小波分析和BP神經網絡的股票自動交易係統
8.4 實證分析
8.5 本章小結
……
第四篇 保險及其他數據挖掘
第五篇 基於金融大數據視角的展望



前言/序言

  進入21世紀,中國金融業對信息化工作前所未有的重視,眾多金融機構都建立起瞭自己的數據平颱,形成瞭金融機構網絡和垂直業務體係,實現瞭金融數據大集中。這些數據有三個特點。第一個特點是數據量大,一般達到PB級。第二個特點是類型多,如非結構化數據、半結構化數據、流數據等。第三個特點是價值密度低,有用的數據含量少。這都是大數據的典型特點。隨著金融數據基礎設施硬件建設的不斷發展,如何處理每天産生的大數據,進行科學的分析處理,挖掘隱藏在數據內部各種有價值的關聯,並及時提供決策支持,成為擺在金融業麵前的新課題。
  大數據時代的到來,使得世界不得不更多地使用智能數據挖掘技術。目前,金融數據挖掘引起瞭眾多學者和業界人士的廣泛關注。在這種背景下,本書力求把握金融數據挖掘的最新動嚮,開發金融數據挖掘的典型案例,從大數據的視角加以思考和探索,並為金融數據挖掘研究和應用的發展提供有益的支持。
  編寫本書的另一個齣發點是,近年來我國金融業迅猛發展,金融信息化人纔的需求量大大增加,相當多的畢業生進入瞭金融信息化行業。為滿足實踐的需要,很多大學的軟件學院設立瞭金融信息係或金融信息專業,培養一批又一批的金融信息專業人纔。筆者最近幾年一直參與講授一些院校的金融數據挖掘專業的工程碩士課程,感到缺少這樣一本教材,所以組織師生編寫瞭本書。
  本書介紹瞭金融數據挖掘的一些典型應用。本書與作者以前齣版的《網絡金融》《數據挖掘算法與應用》《互聯網金融信息係統的設計與實現》《電子商務理論與實踐》《網絡金融信息挖掘導論》《網絡金融係統設計與實現案例集》《互聯網金融信息智能挖掘基礎》和《支持嚮量機算法及其金融應用》八本書之間的關係見圖0-1。本書是這些書籍在金融數據挖掘方麵的延續和補充。


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用戶評價

評分

第二篇是銀行數據挖掘篇,介紹瞭基於神經網絡和支持嚮量機的信用評分方法。第三篇是證券數據挖掘篇,探討瞭基於多種數據挖掘方法的股票價格預測、金融市場價格預測及股票自動交易係統。第四篇是保險及其他數據挖掘篇,研究瞭基於數據挖掘的保險欺詐監測、企業破産預測、財務報錶欺詐監測等問題。第五篇從大數據的視角對金融數據挖掘進行瞭擴展和展望。

評分

不錯不錯,京東的速度特彆快,就是發票不是我們平時報銷的票子,不知道能不能報銷

評分

評分

不錯

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好好好好好好好好好好好好

評分

非常不錯

評分

  那麼,怎樣做一個有道德的人?我個人認為,首先要做到“勿以善小而不為,勿以惡小而為之”。三國時期的劉備也曾經以此教導過他的兒子。我們如果能夠從身邊小事做起,嚴於律己,那麼我們每做一件事情,我們的道德水平就會得到一次升華。積跬步,以至韆裏;匯小溪,以成江海。我們要善於由大及小,從大處著眼,從小處著手,決不要以微小而不足道,細小而不足為。   做一個有道德的人,要注重培養自己的道德觀念,必須注意到知、情、意、行的統一。不能隻講動機不計效果,也不能隻根據效果去判斷其善惡。要注重道德認知,處理好知與行的關係,注意實際行為的鍛煉,在實踐中增強道德情感、意誌力。

評分

需要一定基礎纔能理解

評分

當我剛步入學習的大門的時候,我的老師就教育我們要做一個有道德的人。隨著時間的流逝,我依舊還是可以清晰地把這句話放在心底。然而,知識的增長,我對這句話的理解也越來越透徹瞭。

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