计算机在金融领域的应用

《计算机在金融领域的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、---------------------------------------------装------------------------------------------订-----------------------------------------线----------------------------------------班级09金融9班姓名张家盛学号09250590958-广东商学院答题纸（格式二）课程计算机的过去现在与未来2010－2011学年第1学期课程代码110031课程班级及座位号8班44号成绩　评阅人检查项目权重得分选题是否有

2、价值，是否符合课程要求20观点是否鲜明20论证是否合乎逻辑，是否有一定的深度30概念是否清晰，表达是否简洁20格式是否规范10合计1005＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝选题要求：1．计算机的前沿2．计算机在各领域的应用3．与计算机技术相关的哲学，社会科学相关的选题4．认可的书籍，文章的读书笔记5．其他事先认可的选题字数要求：摘要：150～300字正文：3000～5000字5计算机在金融领域的应用---------------------------------------------------------

3、---------------------------------------------------------------------------摘要：随着计算机信息技术的发展，信息共享使得人们能得到越来越多的数据。与此同时出现了分析这些海量数据的一门技术——数据挖掘技术。本文首先介绍了数据挖掘技术的定义以及常用挖掘方法，然后介绍了数据挖掘技术在金融行业的典型应用。关键词：数据挖掘金融数据一、数据挖掘概述1.数据挖掘的定义对于数据挖掘，一种比较公认的定义是W.J.Frawley，G.PiatetskShapiro等人提出的。数据挖掘就是从大型数据库的数据

4、中提取人们感兴趣的知识、这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息，提取的知识表示为概念(Concepts)，规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。这个定义把数据挖掘的对象定义为数据库。随着数据挖掘技术的不断发展，其应用领域也不断拓广。数据挖掘的对象已不再仅是数据库，也可以是文件系统，或组织在一起的数据集合，还可以是数据仓库。与此同时，数据挖掘也有了越来越多不同的定义，但这些定义尽管表达方式不同，其本质都是近似的，概括起来主要是从技术角度和商业角度给出数据挖掘的定义。从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、不完全

5、的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的和有用的信息和知识的过程。它是一门广义的交叉学科，涉及数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化等多学科领域且本身还在不断发展。目前有许多富有挑战的领域如文本数据挖掘、Web信息挖掘、空间数据挖掘等。从商业角度看，数据挖掘是一种深层次的商业信息分析技术。它按照企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性并进一步将其模型化，从而自动地提取出用以辅助商业决策的

6、相关商业模式。2.数据挖掘方法数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：2.1决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。2.2规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用，其中以关联规则挖掘的研究开展得较为积极和深入。2.3神经网络方法：从结构上模拟生物神经网络，以模型和学习规则为基础，建立3种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络和自

7、组织网络。这种方法通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类和特征挖掘等多种数据挖掘任务。2.4遗传算法：模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题，从而发挥遗传算法的优化搜索能力。52.5粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。它特别适合于数据简化，数据相关性的发现，发现数据意义，发现数据的相似或差别，发现数据模式和数据的近似分类等，近年来已被成功地应用在数据挖

8、掘和知识发现研究领域中。2.6K2最邻近技术：这种技