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數據挖掘及其在金融信息處理中的應用

作者：劉彥保//喬克林
出版社：中國水利水電
ISBN：9787517070825

出版日期：2019/02/01
裝幀：平裝
頁數：354

人民幣：RMB 110 元售價：元

內容大鋼

    本書從理論、應用實例以及數據挖掘的發展趨勢等幾個方面，對數據挖掘技術進行了詳細探討。在介紹數據挖掘技術理論和演算法的基礎上，通過不同領域的應用案例來說明數據挖掘在實際應用中的具體操作方法，以期為讀者提供一個更為廣闊的視角。
    本書重點對數據預處理、關聯規則、聚類分析等內容進行了詳盡的闡述。
    全書內容豐富新穎，具有較強的可讀性，可供從事數據挖掘工作以及其他相關工程技術的工作人員參考使用。

作者介紹

劉彥保//喬克林

第1章  導論
  1.1  數據挖掘的起源
  1.2  數據挖掘的概念和分類
  1.3  數據挖掘的過程
  1.4  數據挖掘的功能
  1.5  數據挖掘的典型應用領域
  1.6  數據挖掘的發展趨勢和面對的問題
第2章  數據預處理
  2.1  數據預處理的概念
  2.2  數據清理
  2.3  數據集成
  2.4  數據轉換
  2.5  數據歸約
第3章  關聯規則
  3.1  關聯規則概述
  3.2  Apriori關聯規則演算法
  3.3  多種關聯規則挖掘
  3.4  關聯分析應用實例
第4章  聚類分析
  4.1  聚類的基本概念
  4.2  劃分聚類演算法
  4.3  層次聚類演算法
  4.4  基於密度和網格的子空間聚類演算法
  4.5  基於模型的聚類演算法
  4.6  聚類分析應用實例
第5章  分類與預測
  5.1  分類和預測基本概念
  5.2  決策樹分類
  5.3  貝葉斯分類
  5.4  人工神經網路
  5.5  支持向量機
  5.6  遺傳演算法
  5.7  粗糙集方法
  5.8  分類預測應用實例
第6章  Web數據挖掘
  6.1  Web挖掘概述
  6.2  Web日誌挖掘
  6.3  Web內容挖掘
  6.4  Web使用挖掘
  6.5  Web結構挖掘
第7章  複雜類型數據挖掘及應用
  7.1  文本數據挖掘
  7.2  多媒體數據挖掘
  7.3  空間數據挖掘
  7.4  網路輿情挖掘
第8章  流數據挖掘技術
  8.1  流數據挖掘技術概述
  8.2  流數據挖掘技術分類
  8.3  流數據挖掘關鍵技術
  8.4  實時數據流挖掘技術

  8.5  流數據挖掘的應用及前景
第9章  數據挖掘的其他相關技術
  9.1  數據挖掘可視化技術
  9.2  物聯網數據挖掘技術
  9.3  分散式數據挖掘技術
  9.4  基於雲計算的分散式數據挖掘技術
第10章  金融數據挖掘
  10.1  金融領域進行數據挖掘的必要性
  10.2  金融數據及其可視化
  10.3  金融數據挖掘的過程
第11章  數據挖掘在金融業中的應用
  11.1  數據挖掘在銀行業的應用
  11.2  數據挖掘在證券業的應用
  11.3  數據挖掘在保險業的應用
  11.4  數據挖掘在期權定價中的應用
參考文獻

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