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第一篇 金融数据挖掘概述3

第1章 绪论3

1.1金融领域进行数据挖掘的必要性3

1.2金融数据挖掘的应用领域4

1.3金融数据挖掘的过程7

1.4本章小结10

第2章 数据挖掘的原理、方法与技术11

2.1数据挖掘概述11

2.2数据预处理12

2.3数据仓库的建立16

2.4数据挖掘方法22

2.5数据挖掘评估35

2.6本章小结37

第二篇 银行数据挖掘41

第3章 基于神经网络的信用评分方法41

3.1引言41

3.2神经网络43

3.3数据集46

3.4实验设计46

3.5实验结果47

3.6实验结果分析48

3.7本章小结50

第4章 基于支持向量机的信用风险评估方法54

4.1引言54

4.2 SVM参数优化方法57

4.3实证分析60

4.4本章小结66

第5章 基于数据挖掘的银行信贷评价方法70

5.1引言70

5.2基于数据挖掘的银行信贷评价模型72

5.3实证检验77

5.4本章小结80

第三篇 证券数据挖掘85

第6章 基于粗糙集的股票价格预测方法85

6.1引言85

6.2基于粗糙集的预测方法86

6.3基于粗糙集的股票预测模型89

6.4实证分析90

6.5本章小结97

第7章 基于网络信息的金融市场价格预测100

7.1引言100

7.2微博的发展及在金融预测中的实际意义102

7.3相关性检验与SVM股价预测106

7.4实证分析108

7.5本章小结110

第8章 基于数据挖掘的股票自动交易系统112

8.1引言112

8.2神经网络和小波分析技术114

8.3基于小波分析和BP神经网络的股票自动交易系统117

8.4实证分析122

8.5本章小结132

第四篇 保险及其他数据挖掘139

第9章 基于数据挖掘的保险欺诈监测方法139

9.1引言139

9.2基于不平衡数据挖掘的保险欺诈监测模型141

9.3实证分析144

9.4本章小结149

第10章 基于Logistic回归的企业破产预测151

10.1引言151

10.2 Logistic回归方法152

10.3实证分析153

10.4本章小结162

第11章 基于数据挖掘的财务报表欺诈监测方法164

11.1引言164

11.2相关文献综述165

11.3数据挖掘中四种常用的集成算法介绍167

11.4四种集成算法对财务报表欺诈进行监测的比较实验设计与结果分析170

11.5本章小结175

第12章 基于时间序列模型的原油期货价格预测178

12.1引言178

12.2基本原理178

12.3实证分析181

12.4本章小结183

第五篇 基于金融大数据视角的展望189

第13章 大数据的特点和产生背景189

13.1大数据的产生背景189

13.2大数据的概念190

13.3大数据的特点191

13.4金融大数据193

第14章 大数据技术195

14.1大数据处理技术框架195

14.2 MapReduce主要技术196

14.3基于MapReduce的算法实现200

14.4 Hadoop系统介绍204

14.5 Hadoop结构框架204

14.6 Hadoop系统安装步骤206

14.7使用MapReduce技术和Hadoop软件处理金融大数据208

14.8本章小结209

第15章 总结与展望210

15.1总结210

15.2大数据时代对生活、工作的影响211

15.3金融大数据研究展望211