大数据时代的金融 金融管理系统数据挖掘的研究与效用PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 开发背景 3

1.2 金融管理系统研究现状 4

1.3 本书主要工作及组织结构 6

第2章 数据挖掘理论 9

2.1 数据挖掘的定义和方法 11

2.2 数据挖掘的商业需求分析 14

2.3 数据挖掘研究和应用 16

2.4 关联规则挖掘 21

2.5 时间序列数据挖掘 27

2.6 动态数据挖掘 30

2.7 软件危机 33

2.8 本章小结 37

第3章 金融风险管理原理 39

3.1 金融风险的几个典型案例 42

3.2 金融风险的基本概念 56

3.3 金融风险的分类 57

3.4 金融风险的管理 61

3.5 市场风险管理的VaR方法 66

3.6 VaR的应用 72

3.7 信用风险度量方法 80

3.8 信用风险管理和监管 85

3.9 金融风险管理系统 88

3.10 本章小结 97

第4章 数据挖掘理论及应用的相关文献 99

4.1 数据挖掘理论与应用文献综述 101

4.2 效用、数据效用相关文献综述 108

4.3 现有研究不足 115

4.4 本章小结 117

第5章 金融管理系统的需求分析 119

5.1 系统可行性分析 121

5.2 系统需求分析 122

5.3 系统非功能需求 125

5.4 其他技术指标要求 131

5.5 相关技术与工具 132

5.6 本章小结 134

第6章 金融管理系统的设计 135

6.1 系统架构设计 137

6.2 系统具体功能设计 138

6.3 数据库设计 146

6.4 基于Apriori算法的数据分析 150

6.5 本章小结 156

第7章 金融管理系统的实现 159

7.1 金融管理系统实现环境 161

7.2 系统功能模块的实现 163

7.3 本章小结 172

第8章 金融管理系统的测试 173

8.1 测试环境 175

8.2 测试方法 175

8.3 测试用例 177

8.4 测试分析 178

8.5 测试结论 181

8.6 本章小结 182

第9章 数据挖掘在金融管理系统的效用研究 183

9.1 金融全面风险管理对数据的要求 185

9.2 数据挖掘在金融信用风险管理中的应用 197

9.3 数据挖掘在金融市场风险管理中的应用 207

9.4 数据挖掘在金融操作风险管理中的应用 212

9.5 金融管理系统的应用 221

9.6 本章小结 234

第10章 结论与展望 237

10.1 结论 239

10.2 展望 241

参考文献 247

致谢 263