金融数据挖掘 基于大数据视角的展望PDF电子书下载

第一篇 金融数据挖掘概述 3

第1章 绪论 3

1.1金融领域进行数据挖掘的必要性 3

1.2金融数据挖掘的应用领域 4

1.3金融数据挖掘的过程 7

1.4本章小结 10

第2章 数据挖掘的原理、方法与技术 11

2.1数据挖掘概述 11

2.2数据预处理 12

2.3数据仓库的建立 16

2.4数据挖掘方法 22

2.5数据挖掘评估 35

2.6本章小结 37

第二篇 银行数据挖掘 41

第3章 基于神经网络的信用评分方法 41

3.1引言 41

3.2神经网络 43

3.3数据集 46

3.4实验设计 46

3.5实验结果 47

3.6实验结果分析 48

3.7本章小结 50

第4章 基于支持向量机的信用风险评估方法 54

4.1引言 54

4.2 SVM参数优化方法 57

4.3实证分析 60

4.4本章小结 66

第5章 基于数据挖掘的银行信贷评价方法 70

5.1引言 70

5.2基于数据挖掘的银行信贷评价模型 72

5.3实证检验 77

5.4本章小结 80

第三篇 证券数据挖掘 85

第6章 基于粗糙集的股票价格预测方法 85

6.1引言 85

6.2基于粗糙集的预测方法 86

6.3基于粗糙集的股票预测模型 89

6.4实证分析 90

6.5本章小结 97

第7章 基于网络信息的金融市场价格预测 100

7.1引言 100

7.2微博的发展及在金融预测中的实际意义 102

7.3相关性检验与SVM股价预测 106

7.4实证分析 108

7.5本章小结 110

第8章 基于数据挖掘的股票自动交易系统 112

8.1引言 112

8.2神经网络和小波分析技术 114

8.3基于小波分析和BP神经网络的股票自动交易系统 117

8.4实证分析 122

8.5本章小结 132

第四篇 保险及其他数据挖掘 139

第9章 基于数据挖掘的保险欺诈监测方法 139

9.1引言 139

9.2基于不平衡数据挖掘的保险欺诈监测模型 141

9.3实证分析 144

9.4本章小结 149

第10章 基于Logistic回归的企业破产预测 151

10.1引言 151

10.2 Logistic回归方法 152

10.3实证分析 153

10.4本章小结 162

第11章 基于数据挖掘的财务报表欺诈监测方法 164

11.1引言 164

11.2相关文献综述 165

11.3数据挖掘中四种常用的集成算法介绍 167

11.4四种集成算法对财务报表欺诈进行监测的比较实验设计与结果分析 170

11.5本章小结 175

第12章 基于时间序列模型的原油期货价格预测 178

12.1引言 178

12.2基本原理 178

12.3实证分析 181

12.4本章小结 183

第五篇 基于金融大数据视角的展望 189

第13章 大数据的特点和产生背景 189

13.1大数据的产生背景 189

13.2大数据的概念 190

13.3大数据的特点 191

13.4金融大数据 193

第14章 大数据技术 195

14.1大数据处理技术框架 195

14.2 MapReduce主要技术 196

14.3基于MapReduce的算法实现 200

14.4 Hadoop系统介绍 204

14.5 Hadoop结构框架 204

14.6 Hadoop系统安装步骤 206

14.7使用MapReduce技术和Hadoop软件处理金融大数据 208

14.8本章小结 209

第15章 总结与展望 210

15.1总结 210

15.2大数据时代对生活、工作的影响 211

15.3金融大数据研究展望 211