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时间:2019-02-20
《基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、◎西SOUTHW。。TE黧UN.慰。F锺FINAN。。犬ANDECON哮OMICS硕士学位论文MASTER7SDISSERTATION基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现DesignandImplementationofAnalysisSystemofChineseListedCorporationBasedonDataMiningTechniques学位申请人指导教师学科专业学位类别韩延明李自力副教授计算机应用工学中文摘要当前,数据挖掘己成为数据库系统研究领域日益受重视的研究主题之一。数据挖掘技术可以通过对大量的数据进行探索分析,挖掘出
2、有意义的规则,以期对未来的决策提供适当的参考建议。我国证券市场截止2006年底已经有1500多家上市公司,随着上市公司数量的逐年增多以及证券市场的信息披露制度的逐步完善,市场中累积了越来越多的数据。面对如此庞大的数据集,如何对其进行分析处理,如何挖掘其背后蕴涵的价值,使之成为可以利用的宝贵资源,这对于我们认识、掌握股票市场规律,对于投资决策和风险管理有着重要的意义。本论文从数据挖掘的基本原理和技术入手,对数据库知识发现进行了深入研究,探讨了几种知识发现的方法,分析了数据挖掘所采用的技术、方法和应用领域,重点研究了在上市公司分析评价数据挖掘技术需要解决的
3、关键问题及解决方法。本论文按照数据挖掘标准流程CRISP-DM(CRoss—IndustryStandardProcess—DataMining)设计了上市公司分析评价系统中应用数据挖掘技术的解决方案。该方案采用Logistic回归分析、决策树和前馈神经网络的多层感知器对上市公司的数据进行处理。本文从现代软件工程技术的角度,用面向对象的分析设计方法.对上市公司分析评价系统的体系结构及各功能模块进行了论述,并设计实现了上市公司分析评价系统数据挖掘系统。本文的实证研究为其在股票市场中的应用提供了切实可行的经验。同时为投资者挖掘股票市场的数据信息,认识股票市
4、场规律、正确进行管理和投资提供了有效的分析技术,对丰富和创新股票市场的预测方法和手段具有重基于数据挖掘技术的f.市公,d分析评价系统的设计’i实现要的现实意义。2关键宇:上市公司,数据挖掘,LogistiC,决策树,神经网络ABSTRACTAtpresent,。datamininghasbecomeahotspotindatabasefield.Itcanexploreandanalyzealargeamountofdata,anddigoutsignificativeinfurmmiontoofferpropersuggestionforfuture
5、decision.Withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,thestockmarkethascumulatedafloodofdata.Sohowtodiscoveryknowledgefromthedatahasbecomethehottopic.Inthiscase,theKDD(KnowledgeDiscoveryinDatabase)andsomemethodsofknowledgediscoverybasedonbasicdataminingtheoryarestudied,andsome
6、dataminingtechniquesanditsapplicationareconstruedinthisthesis.Afterthat,thesolvingschemeofapplyingthedatamiinngtechnologyinAnalysisSystemofChineseListedCorporationBasedonDataMiningTechniques(SYSTEM)basedonCRISP—DM(CRoss—IndustryStandardProcess—DataMining)isdesigned,andtheattribu
7、teconstructmethodbasedDecisiontree,LogisticandNeuralNetworkareadoptedtoresolvelistedcompanies’datainthisthesis.Atlast,basingonadvancedsoftwaregllgineertechnologyandOOA/OOD(ObjectOrientedAnalysis/Design)theSYSTEMdataminingsystemisdesignedandimplemented,andthesystemstructureandmod
8、ulesofSYSTEMdataminingsystemaredepictedindetail
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