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數據挖掘與財務決策(雙色印刷新文科智能會計系列教材)

  • 作者：編者:劉雪娟//姚文韻|責編:劉暢//施紅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111810940
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：233
人民幣：RMB 53 元      售價：元
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內容大鋼
    本書涵蓋數據挖掘的基礎原理、方法技術，以及數據挖掘在財務領域的具體決策應用場景。內容由淺入深、層層遞進，既有理論的講解和案例的探討，又有案例的推演和應用。本書良好的體系框架和內容框架設計，有助於讀者理解數據挖掘技術在財務決策中的內在價值，實現所學知識的有效轉化。
    本書內容從邏輯上分為三部分：第一部分是概述及數據挖掘工具介紹，第二部分系統闡述各類數據挖掘技術，第三部分聚焦財務決策綜合案例。讀者可根據自身知識基礎、專業方向與興趣愛好，有針對性地進行閱讀。
    本書既可作為普通高等院校會計學、財務管理、審計學等專業的數據挖掘、財務決策等相關課程的教材，適合本科生和研究生學習使用，也可作為會計從業人員的專業培訓教材和業務學習資料。
作者介紹
編者:劉雪娟//姚文韻|責編:劉暢//施紅
目錄
前言
第1章  概述
  1.1  數據挖掘概述
  1.2  數據挖掘基本技術
  1.3  數據挖掘在財務決策中的應用
本章練習
第2章  數據挖掘工具
  2.1  數據挖掘工具介紹
  2.2  Python程序基礎
  2.3  scikit-learn
本章練習
第3章  認識數據與數據預處理
  3.1  認識數據
  3.2  數據預處理
  3.3  本章小結
本章練習
第4章  分類與預測
  4.1  基本概念與知識
  4.2  回歸模型
  4.3  決策樹
  4.4  Bayes分類器
  4.5  LMSE分類器
  4.6  支持向量機
  4.7  基於支持向量機模型的預測與分析
  4.8  神經網路
  4.9  基於神經網路的股價走勢預測和分析
本章練習
第5章  聚類分析
  　　　5.1  基本概念與知識
  5.2  K-Means聚類法
  5.3  PAM聚類法
  5.4  層次聚類法
本章練習
第6章  推薦演算法
  6.1  推薦演算法概述
  6.2  推薦演算法分類
  6.3  演算法評估
  6.4  財務決策——推薦演算法建模
本章練習
第7章  離群點檢測
  7.1  離群點概述
  7.2  離群點檢測方法
  7.3  財務決策——離群點檢測建模
本章練習
第8章  財務決策案例——財務舞弊識別
  8.1  財務舞弊概述
  8.2  財務舞弊數據收集
  8.3  財務舞弊數據預處理
  8.4  財務舞弊建模
本章練習

參考文獻

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