基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的上市公司分析評價系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、當前，數(shù)據(jù)挖掘己成為數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究領(lǐng)域日益受重視的研究主題之一。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過對大量的數(shù)據(jù)進行探索分析，挖掘出有意義的規(guī)則，以期對未來的決策提供適當?shù)膮⒖冀ㄗh。 我國證券市場截止2006年底已經(jīng)有1500多家上市公司，隨著上市公司數(shù)量的逐年增多以及證券市場的信息披露制度的逐步完善，市場中累積了越來越多的數(shù)據(jù)。面對如此龐大的數(shù)據(jù)集，如何對其進行分析處理，如何挖掘其背后蘊涵的價值，使之成為可以利用的寶貴資源，這對于我們認識、掌

2、握股票市場規(guī)律，對于投資決策和風險管理有著重要的意義。 本論文從數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和技術(shù)入手，對數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)進行了深入研究，探討了幾種知識發(fā)現(xiàn)的方法，分析了數(shù)據(jù)挖掘所采用的技術(shù)、方法和應(yīng)用領(lǐng)域，重點研究了在上市公司分析評價數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要解決的關(guān)鍵問題及解決方法。 本論文按照數(shù)據(jù)挖掘標準流程CRISP-DM(CRoss-Industry Standard Process-Data Mining)設(shè)計了上市公司分析評價系

3、統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的解決方案。該方案采用Logistic回歸分析、決策樹和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器對上市公司的數(shù)據(jù)進行處理。 本文從現(xiàn)代軟件工程技術(shù)的角度，用面向?qū)ο蟮姆治鲈O(shè)計方法，對上市公司分析評價系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及各功能模塊進行了論述，并設(shè)計實現(xiàn)了上市公司分析評價系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。 本文的實證研究為其在股票市場中的應(yīng)用提供了切實可行的經(jīng)驗。同時為投資者挖掘股票市場的數(shù)據(jù)信息，認識股票市場規(guī)律、正確進行管理和投資提供了